IBM和NASA合作發布可追蹤碳排放的開源AI基礎模型

IBM最近攜手美國國家航空暨太空總署（NASA）創建了一個新的地理空間基礎AI模型，以改善碳排放追蹤和監測氣候變遷的影響，使分析衛星影像數據和提供更多即時資訊變得更加容易。目前該開源模型已在「Hugging Face」平台發布。

IBM介紹，這個地理空間基礎模型是在IBM watsonx.ai平台企業技術的基礎上建立的，它通過對美國宇航局Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS)衛星拍攝的一年內的圖像進行訓練。透過微調，這個基本模型可以重新部署，用於任務如追蹤森林砍伐、預測作物產量或探測和監測溫室氣體

NASA和IBM合作開發了一個微調模型，該模型利用美國各地野火痕跡進行訓練。 IBM表示，基於預先訓練的基礎模型，該模型可以使用比目前最先進的模型少75%的標記資料進行分析。這將大大提升對野火的追蹤和預測能力，並使模型本身更有效率地運行

據報道，IBM和NASA的研究人員正在與克拉克大學合作，對開源模型進行進一步改進，以適應更廣泛的應用領域，包括時間序列分割和相似性研究

企業和氣候科學家面臨的最大問題之一是缺乏標籤資料或可存取格式的資料。微軟和Tata Consultancy Services今年稍早發表的一項研究發現，80%的企業沒有揭露營運的碳排放目標。這在一定程度上是由於缺乏整個供應鏈和全球趨勢的數據。 IBM認為AI可以幫助簡化這個過程。

儘管這個基礎模型是在未標記資料的大型資料集上訓練的，但它們可以透過微調適應特定用例，並利用標記資料進行部署。因此，IBM發布的地理空間模型可以根據企業資訊或特定科學用途的數據進行重新調整，以提升分析能力

#雖然這個模型應用已經發佈在允許開發者自由分享AI模型的Hugging Face平台上，但其商業版本也將於今年稍晚在watsonx.ai上發布，方便企業使用它達成碳排放追蹤和淨零目標。

Sriram Raghavan, Vice President of IBM AI Research Institute, suggests that by combining the foundational models of flexible and reusable AI systems with NASA's Earth satellite data repository and providing them to Hugging Face, we can laborage the viding them to Hugging Face, we can laborage the we can power power of to implement faster and more impactful solutions for protecting our planet's environment.

Hugging Face的產品和成長主管Jeff Boudier指出：「AI仍然是一個以科學為驅動的領域，只有透過資訊分享和合作，科學才能取得進展。這就是為什麼開源AI以及模型和資料集的開放發布對於AI的持續進步至關重要，這項技術將使更多人受益。」

Kevin Murphy, NASA's Chief Scientific Data Officer, stated that "this foundational model has the potential to revolutionize the analysis of observational data. By providing open-source access to this model globally, we aim to amplify its impact."

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