IBM協同NASA合作建立地球科學版本的GPT 

這個開源模型將成為未來森林、農作物和氣候變化監測人工智能的基礎

來源: engadget.com 

view of Earth and satellite
照片來源: Unsplash

NASA估計,僅在2024年,其地球科學任務將產生約250萬兆字節的數據。為了讓氣候科學家和研究界能夠高效地瀏覽這些大量的原始衛星數據,IBM、HuggingFace和NASA合作建立了一個開源地理空間基礎模型,該模型將成為一類新的氣候和地球科學人工智能的基礎,可以追踪森林砍伐、預測作物產量和追蹤溫室氣體排放。

在這個項目中,IBM利用其最近發布的Watsonx.ai作為基礎模型,使用了NASA的Harmonized Landsat Sentinel-2衛星數據(HLS)一年的數據。這些數據是由ESA的兩顆Sentinel-2衛星收集的,這些衛星旨在在13個光譜波段上獲取土地和沿海地區的高分辨率光學圖像。

至於HuggingFace,它將在其開源人工智能平台上托管該模型。根據IBM的說法,通過對“洪水和燒傷疤痕繪製”的標記數據對模型進行微調,團隊能夠在使用一半數據的情況下將模型的性能提高15%,超越當前的技術水平。

IBM Research AI的副總裁Sriram Raghavan在新聞稿中表示:“開源技術在加速氣候變化等重要發現領域的作用變得更加明確。通過將IBM的基礎模型努力與NASA的地球衛星數據庫相結合,並在領先的開源人工智能平台Hugging Face上提供,我們可以利用協作的力量實施更快、更有影響力的解決方案,改善我們的地球。”

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