IBM和NASA开源最大的地理空间AI基础模型
IBM 和开源人工智能平台Hugging Face今天宣布，IBM的 watsonx.ai 地理空间基础模型（基于NASA的卫星地球数据构建）现在将在Hugging Face上公开提供。这将是Hugging Face上最大的地理空间基础模型，也是有史以来第一个与NASA合作建立的开源AI基础模型。
在环境条件几乎每天都在变化的情况下，获取最新数据仍然是气候科学面临的一项重大挑战。而且，尽管数据量不断增加——美国宇航局的估计表明，到2024年，科学家将拥有来自新任务的25万TB数据——但科学家和研究人员在分析这些大型数据集时仍然面临障碍。作为与美国宇航局达成的太空法案协议的一部分，IBM今年早些时候着手为地理空间数据建立一个人工智能基础模型。现在，通过Hugging Face（开源领域公认的领导者和所有模型的知名存储库）提供地理空间基础模型，可以推动人工智能的访问和应用民主化，从而在气候和地球科学领域产生新的创新。
“开源技术在加速气候变化等关键发现领域的重要作用从未如此清晰，”IBM Research AI副总裁Sriram Raghavan说。“通过将IBM的基础模型工作相结合，旨在创建灵活，可重用的AI系统与美国宇航局的地球卫星数据存储库相结合，并将其提供给领先的开源AI平台Hugging Face，我们可以利用协作的力量来实施更快，更有影响力的解决方案，从而改善我们的星球。
“人工智能仍然是一个科学驱动的领域，科学只能通过信息共享和协作来进步，”Hugging Face产品和增长主管Jeff Boudier说。“这就是为什么开源人工智能以及模型和数据集的开放发布对于人工智能的持续进步如此重要，并确保该技术将使尽可能多的人受益。
“我们相信基础模型有可能改变观测数据的分析方式，并帮助我们更好地了解我们的星球，”美国宇航局首席科学数据官凯文墨菲说。“通过开源这些模型并将其提供给世界，我们希望增加它们的影响。
该模型由IBM和NASA联合训练，在美国大陆一年内对协调的Landsat Sentinel-2卫星数据（HLS）进行了训练，并对洪水和火灾疤痕测绘的标记数据进行了微调，迄今为止，使用一半的标记数据比最先进的技术提高了15%。通过额外的微调，可以重新部署基本模型，用于跟踪森林砍伐、预测作物产量或检测和监测温室气体等任务。IBM和NASA的研究人员还与克拉克大学合作，使该模型适应时间序列分割和相似性研究等应用。
这一消息是在IBM今年早些时候宣布与NASA合作建立一个人工智能模型之后发布的，该模型可以加快卫星图像的分析并促进科学发现。这也是美国宇航局长达十年的开源科学计划的一部分，旨在建立一个更易于访问、包容和协作的科学社区。美国宇航局与白宫和其他联邦机构一起宣布2023年为开放科学年，以庆祝通过开放共享数据，信息和知识创造的好处和成功。
该模型利用了 IBM 基础模型技术，是 IBM 创建和训练 AI 模型的更大努力的一部分，这些模型可用于不同的任务，并将信息从一种情况应用到另一种情况。7 月，IBM 宣布推出 watsonx，这是一个人工智能和数据平台，允许企业利用可信数据扩展和加速最先进的人工智能的影响。作为IBM watsonx一部分的地理空间模型的商业版本将于今年晚些时候通过IBM Environmental Intelligence Suite（EIS）提供。
Watsonx官网地址：
http://watsonx.ai/
https://www.ibm.com/products/watsonx-ai
