Rumah >Peranti teknologi >AI >IBM dan NASA bergabung tenaga untuk membuka sumber model asas AI geospatial untuk menggalakkan kemajuan dalam sains iklim

IBM dan NASA bergabung tenaga untuk membuka sumber model asas AI geospatial untuk menggalakkan kemajuan dalam sains iklim

王林
王林ke hadapan
2023-08-05 12:05:081054semak imbas


Berita pada 4 Ogos, menurut media asing Fagen Wasanni Technologies, IBM baru-baru ini mengumumkan bahawa ia akan bergabung tenaga dengan NASA untuk menggunakan watsonx.ai IBM digabungkan dengan data satelit NASA pada platform AI sumber terbuka Hugging Face untuk membina model asas AI ruang geografi sumber terbuka. Dinyatakan secara rasmi bahawa model ini akan menjadi model asas geospatial terbesar pada Muka Hugging dan model asas AI sumber terbuka pertama yang ditubuhkan dengan kerjasama NASA.

IBM dan NASA bergabung tenaga untuk membuka sumber model asas AI geospatial untuk menggalakkan kemajuan dalam sains iklim

▲ Sumber imej watsonx.ai Halaman Alat AI

Dalam sains iklim, mendapatkan data terkini kekal sebagai cabaran penting kerana keadaan persekitaran berubah setiap hari. NASA menganggarkan bahawa menjelang 2024, saintis akan memperoleh 250,000 terabait data daripada misi baharu, tetapi saintis dan penyelidik masih menghadapi halangan tertentu dalam menganalisis set data yang besar ini, oleh itu, IBM dan NASA percaya bahawa mereka boleh menggunakan kuasa AI memperbaiki keadaan ini. Sebagai sebahagian daripada Perjanjian Akta Angkasa dengan NASA, IBM awal tahun ini mula membina model asas AI untuk data geospatial

watsonx.ai

.

IBM dan NASA bergabung tenaga untuk membuka sumber model asas AI geospatial untuk menggalakkan kemajuan dalam sains iklim▲ Sumber imej

watsonx.ai

Halaman alat AI Selepas setahun bekerjasama, IBM dan NASA bersama-sama melatih model ini menggunakan data satelit Harmonized Landsat Sentinel-2. Penyelidik sentiasa mengoptimumkan model, dan kecekapan model kini telah meningkat sebanyak 15% berbanding dengan keluaran awal

Selain itu, pegawai menyatakan bahawa model itu telah membuat beberapa pelarasan yang baik pada data beranotasi dan boleh digunakan untuk mengesan penebangan hutan dan meramalkan hasil tanaman dan tugas seperti mengesan dan memantau gas rumah hijau. Di samping itu, penyelidik dari IBM dan NASA bekerjasama dengan Clark University untuk menambah aplikasi saintifik pada model, seperti "segmentasi siri masa" dan "kajian persamaan"

Dilaporkan bahawa versi komersial model geospatial

watsonx.ai

IBM akan Tersedia lewat tahun ini melalui IBM Environmental Intelligence Suite (EIS). Versi sumber terbuka kini tersedia di Hugging Face Rakan-rakan yang berminat di laman web ini boleh melawatinya di sini. Sriram Raghavan, Naib Presiden IBM Research AI, menekankan peranan penting teknologi sumber terbuka dalam mempercepatkan penemuan dalam bidang kritikal seperti perubahan iklim IBM mendakwa telah bekerjasama dengan satelit Bumi NASA melalui sistem AI yang boleh digunakan semula. gudang data, manusia boleh memanfaatkan kuasa kerjasama untuk melaksanakan penyelesaian yang lebih pantas dan lebih berkesan yang meningkatkan planet kita

Jeff Boudier, ketua produk dan pertumbuhan di Hugging Face, berkata AI adalah berasaskan sains Dalam bidang yang sains hanya boleh maju melalui perkongsian maklumat dan kerjasama. Oleh itu, AI sumber terbuka dan set data model adalah penting untuk pembangunan AI yang mampan, kerana sumber ini memastikan teknologi tersedia seluas mungkin

Kevin Murphy, Ketua Pegawai Data Saintifik NASA, menyatakan kepercayaannya bahawa model asas mempunyai potensi untuk merevolusikan kaedah menganalisis data pemerhatian, membantu dalam pemahaman yang lebih baik tentang Bumi dan memupuk usaha kolaboratif untuk pembangunan manusia.

Atas ialah kandungan terperinci IBM dan NASA bergabung tenaga untuk membuka sumber model asas AI geospatial untuk menggalakkan kemajuan dalam sains iklim. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Artikel ini dikembalikan pada:51cto.com. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam