IBM 和 NASA 開源用于分析衛星數據的 AI 模型
IBM 宣布在 Hugging Face 上開源其 watsonx.ai 地理空間基礎模型 -- 基于美國國家航空航天局 (NASA) 的衛星數據構建。這將是 Hugging Face 上最大的地理空間基礎模型，也是首個與 NASA 合作構建的開源 AI 基礎模型。
公告指出，作為與 NASA 簽署的《太空法案協議》的一部分，IBM 在今年早些時候開始為地理空間數據建立 AI 基礎模型?，F在通過 Hugging Face 提供地理空間基礎模型，可以推進 AI 訪問和應用的民主化，從而在氣候和地球科學領域產生新的創新。
IBM Research AI 副總裁 Sriram Raghavan 稱，“開源技術在加速氣候變化等關鍵發現領域的重要作用從未如此清晰...... 我們可以利用協作的力量來實施更快、更有影響力的解決方案，從而改善我們的星球。”
IBM 和 NASA 在一個名為 Harmonized Landsat Sentinel-2 satellite data (HLS) 的地理空間數據集上聯合訓練了該模型。該數據集包括由 NASA 的 Landsat-8 衛星拍攝的地球表面圖像，還包含來自歐洲航天局運營的衛星星座 Sentinel-2 的測量結果。
IBM 稱，新模型旨在幫助研究人員識別美國大陸可能面臨洪水和野火風險的地區；迄今為止，該模型分析地理空間數據的速度相較最先進的神經網絡提高了 15%?！巴ㄟ^進一步的微調，基礎模型可以被重新部署，用于跟蹤森林砍伐、預測作物產量或探測和監測溫室氣體等任務?！?/p>
研究人員還與克拉克大學合作，計劃將該模型應用于時間序列分割和相似性研究等領域。這是兩種流行的數據分析方法，不僅可用于地理空間研究，還可用于一系列其他任務。例如，時間序列分割可用于研究股票價格波動的原因。
