Zephyrus tuvo un buen desempeño en tareas simples, como encontrar ubicaciones con condiciones climáticas específicas, así como pronósticos del tiempo para ubicaciones específicas en momentos determinados. Pero tiene dificultades para encontrar lugares con condiciones climáticas extremas y crear informes. Los investigadores probaron cuatro LLM de vanguardia para impulsar Zephyrus y todos funcionaron con una precisión similar.
Para la próxima interpretación del agente de IA, los investigadores planean utilizar conjuntos de datos de entrenamiento más grandes. Los próximos pasos igualmente incluyen ajustar los modelos de código campechano para tareas centradas en el clima.
“Nuestra visión es democratizar las ciencias de la Tierra. Zephyrus es un paso crucial alrededor de la creación de co-científicos de IA que reduzcan drásticamente la barrera de entrada, permitiendo a los estudiantes e investigadores de todo el mundo aceptar y razonar sobre datos meteorológicos y climáticos críticos a velocidades sin precedentes”, dijo Rose Yu, coautora del estudio y miembro de la maña del Unidad de Ciencias de la Computación e Ingeniería de UC San Diego.
Este trabajo fue apoyado en parte por la Oficina de Investigación del Ejército de EE. UU. bajo el premio Army-ECASE W911NF-07-R-0003-03, el Unidad de Energía de EE. UU., Oficina de Ciencias, Software IARPA HAYSTAC, subvenciones NSF #2205093, #2146343 y #2134274, CDC-RFA-FT-23-0069, así como DARPA AIE FoundSci y DARPA YFA.
Zephyrus: un marco agente para la ciencia meteorológicaICLR 2026
Marshall Fisher, Jas Thakker, Yiwei Chen, Zhirui Xia, Yasaman Jafari, Ruijia Niu, Manas Jain, Veeramakali Vignesh Manivannan, Zachary Novack, Luyu Han, Srikar Eranky, Salva Rühling Cachay, Taylor Berg-Kirkpatrick y Rose Yu, Unidad de Ingeniería y Ciencias de la Computación, Escuela de Ingeniería Jacobs de UC San Diego
Duncan Watson-Parris, Instituto Scripps de Oceanografía de UC San Diego y Instituto de Ciencias de Datos Halicioglu, interiormente de la Permiso de Computación, Ciencias de la Información y Datos de UC San Diego
Sumanth Varambally y Yi-An Ma, Halicioglu Data Science Institute de la Permiso de Computación, Información y Ciencias de Datos de UC San Diego
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