IBMとNASAが協力して炭素排出量を追跡できるオープンソースAI基本モデルをリリース

IBM は最近、NASA と協力して、炭素排出量の追跡を改善し、気候変動を監視するための新しい地理空間ベースの AI モデルを作成しました。衛星画像データを利用して、よりリアルタイムな情報を提供します。オープンソース モデルは現在、「Hugging Face」プラットフォームでリリースされています。

IBM は、この地理空間基本モデルが、NASA の Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) 衛星によって 1 年間にわたって撮影された画像を使用する IBM watsonx.ai プラットフォーム エンタープライズ テクノロジーに基づいて構築されていることを紹介し、トレーニングを実施しました。この基本モデルは微調整することで、森林破壊の追跡、作物収量の予測、温室効果ガスの検出と監視などのタスクに再展開できます。

NASA と IBM は協力して、山火事の痕跡を使用する微調整モデルを開発しました。全米各地で研修を実施。 IBMによると、このモデルは、事前トレーニングされた基本モデルに基づいて、現在の最先端モデルよりも75％少ないラベル付きデータを使用して分析を実行できるという。これにより、山火事の追跡と予測の能力が大幅に向上し、モデル自体がより効率的に実行されるようになります。

IBM と NASA の研究者がクラーク大学と協力して、オープンソース モデルをさらに改良して山火事に適応できるようにしていると報告されています。詳細 時系列セグメンテーションや類似性研究を含む幅広い応用分野

企業や気候科学者が直面する最大の問題の 1 つは、ラベル付きデータやアクセス可能な形式のデータが不足していることです。 Microsoft と Tata Consultancy Services が今年初めに発表した調査によると、企業の 80% が営業上の炭素排出目標を開示していませんでした。これは、サプライチェーン全体と世界的な傾向に関するデータが不足していることが部分的に原因です。 IBM は、AI がこのプロセスの簡素化に役立つと信じています。

この基本モデルはラベルなしデータの大規模なデータセットでトレーニングされていますが、特定のユースケースに合わせて微調整し、ラベル付きデータを使用してデプロイすることができます。したがって、IBM がリリースした地理空間モデルは、企業情報や特定の科学的目的のデータに基づいて再調整して、分析機能を向上させることができます。

このモデル アプリケーションは、開発者が自由に共有できるようにリリースされていますAI モデルは Hugging Face プラットフォーム上にありますが、商用バージョンも今年後半に watsonx.ai 上でリリースされる予定で、企業が二酸化炭素排出量の追跡とネット ゼロの目標を達成するためにこれを使用しやすくなります。

IBM AI Research Institute の副社長、Sriram Raghavan 氏は、柔軟で再利用可能な AI システムの基本モデルを NASA の地球衛星データ リポジトリと組み合わせて Hugging Face に提供することで、コラボレーションの力を活用できると提案しています。

Hugging Face の製品および成長部門責任者、ジェフ・ブーディエ氏は次のように述べています。「AI は依然として科学主導の分野であり、情報共有とコラボレーションを通じてのみ科学的な成果を生み出すことができます。そのため、オープンソース AI とモデルとデータセットのオープン リリースは、より多くの人々に利益をもたらすテクノロジーである AI の継続的な進歩にとって重要です。」

NASA の最高科学データ責任者、ケビン マーフィー氏は次のように述べています。 「この基礎的なモデルには、観測データの分析に革命をもたらす可能性があります。このモデルへのオープンソース アクセスを世界的に提供することで、その影響を拡大することを目指しています。」

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