IBM 宣布在 Hugging Face 上開源其 watsonx.ai 地理空間基礎(chǔ)模型 -- 基于美國(guó)國(guó)家航空航天局 (NASA) 的衛(wèi)星數(shù)據(jù)構(gòu)建。這將是 Hugging Face 上最大的地理空間基礎(chǔ)模型，也是首個(gè)與 NASA 合作構(gòu)建的開源 AI 基礎(chǔ)模型。

公告指出，作為與 NASA 簽署的《太空法案協(xié)議》的一部分，IBM 在今年早些時(shí)候開始為地理空間數(shù)據(jù)建立 AI 基礎(chǔ)模型?，F(xiàn)在通過 Hugging Face 提供地理空間基礎(chǔ)模型，可以推進(jìn) AI 訪問和應(yīng)用的民主化，從而在氣候和地球科學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生新的創(chuàng)新。

IBM Research AI 副總裁 Sriram Raghavan 稱，“開源技術(shù)在加速氣候變化等關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的重要作用從未如此清晰...... 我們可以利用協(xié)作的力量來實(shí)施更快、更有影響力的解決方案，從而改善我們的星球?！?/p>

IBM 和 NASA 在一個(gè)名為 Harmonized Landsat Sentinel-2 satellite data (HLS) 的地理空間數(shù)據(jù)集上聯(lián)合訓(xùn)練了該模型。該數(shù)據(jù)集包括由 NASA 的 Landsat-8 衛(wèi)星拍攝的地球表面圖像，還包含來自歐洲航天局運(yùn)營(yíng)的衛(wèi)星星座 Sentinel-2 的測(cè)量結(jié)果。

IBM 稱，新模型旨在幫助研究人員識(shí)別美國(guó)大陸可能面臨洪水和野火風(fēng)險(xiǎn)的地區(qū)；迄今為止，該模型分析地理空間數(shù)據(jù)的速度相較最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了 15%。“通過進(jìn)一步的微調(diào)，基礎(chǔ)模型可以被重新部署，用于跟蹤森林砍伐、預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量或探測(cè)和監(jiān)測(cè)溫室氣體等任務(wù)?！?/p>

研究人員還與克拉克大學(xué)合作，計(jì)劃將該模型應(yīng)用于時(shí)間序列分割和相似性研究等領(lǐng)域。這是兩種流行的數(shù)據(jù)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(wù)。例如，時(shí)間序列分割可用于研究股票價(jià)格波動(dòng)的原因。