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IBM與NASA合作共同開源地理空間AI基礎(chǔ)模型,助力氣候科學領(lǐng)域發(fā)展

Fagen Wasanni Technologies 報道,IBM 日前宣布聯(lián)合 NASA,在開源 AI 平臺 Hugging Face 上,使用 IBM 的 watsonx.ai 結(jié)合 NASA 的衛(wèi)星數(shù)據(jù),構(gòu)建開源地理空間 AI 基礎(chǔ)模型。官方表示,該模型將成為 Hugging Face 上規(guī)模最大的地理空間基礎(chǔ)模型,也是與 NASA 合作建立的首個開源 AI 基礎(chǔ)模型。

據(jù)外媒Fagen Wasanni Technologies報道,IBM 日前宣布聯(lián)合 NASA,在開源 AI 平臺 Hugging Face上,使用IBM的watsonx.ai結(jié)合NASA的衛(wèi)星數(shù)據(jù),構(gòu)建開源地理空間 AI 基礎(chǔ)模型。官方表示,該模型將成為 Hugging Face 上規(guī)模最大的地理空間基礎(chǔ)模型,也是與 NASA 合作建立的首個開源 AI 基礎(chǔ)模型。

在氣候科學中,由于環(huán)境條件每天都在發(fā)生變化,獲取最新數(shù)據(jù)仍然是一個重大挑戰(zhàn)。NASA 估計,到 2024 年,科學家將從新任務(wù)中獲得 25 萬 TB 的數(shù)據(jù),但科學家和研究人員在分析這些大型數(shù)據(jù)集方面,仍面臨一定障礙,因此 IBM 與 NASA 認為,可借助 AI 的力量改善這一情況。

作為與 NASA 簽訂的《Space Act Agreement》的一部分,IBM 今年早些時候著手構(gòu)建了一個用于地理空間數(shù)據(jù)的 AI 基礎(chǔ)模型 watsonx.ai。

這個模型是由 IBM 和 NASA 共同在一年時間內(nèi)使用 Harmonized Landsat Sentinel-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行聯(lián)合訓練所得而成,研究人員正在持續(xù)優(yōu)化該模型,截止當下,該模型的效率已經(jīng)比最初發(fā)布時高了 15% 。

此外,官方表示,模型額外在標注的數(shù)據(jù)上進行了一定精細調(diào)整,基礎(chǔ)模型可以用于跟蹤森林砍伐、預(yù)測農(nóng)作物產(chǎn)量或檢測和監(jiān)測溫室氣體等任務(wù)。IBM 和 NASA 的研究人員同時與克拉克大學合作,為該模型添加了“時間序列分割”和“相似性研究”等科學應(yīng)用。

據(jù)悉,IBM 的 watsonx.ai 地理空間模型商業(yè)版本將于今年晚些時候,通過 IBM Environmental Intelligence Suite(EIS)提供。而開源版本目前已經(jīng)在 Hugging Face 上提供。

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責任編輯:趙智華
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