Фахівці NASA говорять, що лише у 2024 році місії агентства, яка займаються вивченням Землі, генеруватимуть майже 250 тис. терабайтів даних, і кліматологам та дослідникам буде вкрай важко ефективно опрацьовувати ці масиви необроблених супутникових даних.
Тож IBM, HuggingFace і NASA об’єдналися, щоб спростити це завдання і створити геопросторову фундаментальну модель з відкритим вихідним кодом, яка слугуватиме основою для нового класу ШІ у сфері клімату та наук про Землю. Ці алгоритми мають відстежувати вирубку лісів, прогнозувати врожайність сільськогосподарських культур і оцінювати рівень викидів парникових газів.
Для цього проєкту IBM використає як базову модель нещодавно випущений Watsonx.ai, що братиме річні дані супутника NASA Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS). Ці дані збираються парою супутників ESA Sentinel-2, які призначені для отримання оптичних зображень високої роздільної здатності над сушею та прибережними регіонами в 13 спектральних діапазонах.
HuggingFace розмістила модель на своїй платформі штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом. За словами представників IBM, після того, як модель була доопрацьована на “маркованих даних для картографування повеней і слідів від пожеж”, команда змогла підвищити продуктивність моделі на 15% порівняно з поточним станом, використовуючи вдвічі менший обсяг даних.
“Важлива роль технологій з відкритим вихідним кодом для прискорення відкриттів у критично важливих сферах, таких як зміна клімату, ніколи не була такою очевидною, – заявив віцепрезидент IBM Research AI Шрірам Рагхаван. – Ми поєднаємо зусилля IBM, спрямовані на створення гнучких, багаторазових систем штучного інтелекту, зі сховищем даних NASA про супутникові дані Землі та зробимо їх доступними на провідній платформі штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом Hugging Face, і тоді зможемо використовувати можливості співпраці для впровадження ефективніших рішень, які покращать нашу планету”.
Читайте також:
Leave a Reply