IBM最近攜手美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)創(chuàng)建了一個(gè)新的地理空間基礎(chǔ)AI模型,以改善
碳排放跟蹤和監(jiān)測(cè)氣候變化的影響,使分析衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)和提供更多實(shí)時(shí)信息變得更加容易。目前該開(kāi)源模型已在“Hugging Face”
平臺(tái)發(fā)布。
IBM介紹,該地理空間基礎(chǔ)模型建立在IBM watsonx.ai平臺(tái)企業(yè)技術(shù)之上,基于美國(guó)宇航局Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS)衛(wèi)星拍攝的一年內(nèi)的圖像進(jìn)行訓(xùn)練。通過(guò)微調(diào),這個(gè)基本模型可以重新部署,用于跟蹤森林砍伐、預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量或探測(cè)和監(jiān)測(cè)溫室氣體等任務(wù)。
NASA和IBM已經(jīng)發(fā)布了一個(gè)微調(diào)模型,該模型采用美國(guó)各地的野火留下的痕跡進(jìn)行訓(xùn)練。IBM表示,由于預(yù)先訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型作為基礎(chǔ),該模型可以用比目前最先進(jìn)的模型少75%的標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。這將顯著地改善對(duì)野火的跟蹤和預(yù)測(cè),并使模型本身更有效地運(yùn)行。
據(jù)悉,IBM和NASA的研究人員還與克拉克大學(xué)合作,進(jìn)一步調(diào)整開(kāi)源模型,使其適用于更廣泛的應(yīng)用,包括時(shí)間序列分割和相似性研究。
企業(yè)和氣候科學(xué)家面臨的最大問(wèn)題之一是缺乏標(biāo)簽數(shù)據(jù)或可訪問(wèn)格式的數(shù)據(jù)。微軟和Tata Consultancy Services今年早些時(shí)候發(fā)表的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),80%的企業(yè)沒(méi)有披露運(yùn)營(yíng)的碳排放目標(biāo)。這在一定程度上是由于缺乏整個(gè)供應(yīng)鏈和全球趨勢(shì)的數(shù)據(jù)。IBM認(rèn)為AI可以幫助簡(jiǎn)化這一過(guò)程。
雖然這個(gè)基礎(chǔ)模型是在未標(biāo)記數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的,但它們可以針對(duì)特定用例進(jìn)行微調(diào),并使用標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行部署。這意味著IBM發(fā)布的地理空間模型可以根據(jù)企業(yè)的信息或特定科學(xué)用途的數(shù)據(jù)重新調(diào)整,以改進(jìn)分析。
雖然這一模型應(yīng)用已經(jīng)發(fā)布在允許開(kāi)發(fā)者自由分享AI模型的Hugging Face平臺(tái)上,但其商業(yè)版本也將于今年晚些時(shí)候在watsonx.ai上發(fā)布,方便企業(yè)使用它達(dá)成碳排放跟蹤和凈零目標(biāo)。
IBM AI研究院副總裁Sriram Raghavan表示:“通過(guò)創(chuàng)建靈活、可重復(fù)使用的AI系統(tǒng)的基礎(chǔ)模型與NASA的地球衛(wèi)星數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)相結(jié)合,并將其提供給Hugging Face,我們可以利用協(xié)作的力量實(shí)施更快、更有影響力的解決方案,從而保護(hù)我們的地球環(huán)境。”
Hugging Face產(chǎn)品和增長(zhǎng)主管Jeff Boudier說(shuō),“AI仍然是一個(gè)科學(xué)驅(qū)動(dòng)的領(lǐng)域,只有通過(guò)信息共享和協(xié)作,科學(xué)才能取得進(jìn)步。這就是開(kāi)源AI以及模型和數(shù)據(jù)集的開(kāi)放發(fā)布對(duì)AI的持續(xù)進(jìn)步如此重要的原因,這項(xiàng)技術(shù)將使更多的人受益。”
NASA首席科學(xué)數(shù)據(jù)官Kevin Murphy表示,“這個(gè)基礎(chǔ)模型有可能改變觀測(cè)數(shù)據(jù)的分析方式。通過(guò)向全球提供開(kāi)源該模型,我們希望可以擴(kuò)大它的影響。”
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