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watsonx.ai 模型由IBM與美國宇航局合作構(gòu)建，旨在將衛(wèi)星數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為顯示洪水、火災(zāi)及其它地理圖景變化的高分辨率地圖，揭示地球的過去并防范于未來
北京2023年5月16日 /美通社/ -- watsonx.ai 模型由IBM與美國宇航局合作構(gòu)建，旨在將衛(wèi)星數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為洪水、火災(zāi)和其它地理圖景變化的高分辨率地圖，以揭示我們星球的過去，并暗示其未來可能的變化。
目前，世界上近四分之一的人口生活在洪水區(qū)，隨著海平面上升和氣候變化引發(fā)的風(fēng)暴日益嚴(yán)重，預(yù)計(jì)這一數(shù)字還會(huì)攀升，致使更多人處于危險(xiǎn)之中。準(zhǔn)確繪制洪水事件地圖的能力，不僅是當(dāng)下保護(hù)民眾生命財(cái)產(chǎn)安全的關(guān)鍵，也是未來指導(dǎo)在風(fēng)險(xiǎn)較低的地區(qū)進(jìn)行發(fā)展規(guī)劃的關(guān)鍵。
IBM日前在Think大會(huì)發(fā)布了一個(gè)新的地理空間基礎(chǔ)模型，就是通過將NASA的海量衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為自然災(zāi)害和其它環(huán)境變化的定制地圖，為實(shí)現(xiàn)人類了解地球地理環(huán)境的過去與未來這一目標(biāo)邁出了第一步。該模型是IBM watsonx.ai 地理空間產(chǎn)品的一部分，計(jì)劃在今年下半年通過IBM Environmental Intelligence Suite（EIS）為IBM客戶提供預(yù)覽版。潛在應(yīng)用包括幫助估算農(nóng)作物、建筑和其它基礎(chǔ)設(shè)施與氣候相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，評(píng)估和監(jiān)測森林以進(jìn)行碳抵消計(jì)劃，以及開發(fā)預(yù)測模型以幫助企業(yè)制定緩解和適應(yīng)氣候變化的戰(zhàn)略。
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作為與美國宇航局達(dá)成的太空行動(dòng)協(xié)議的一部分，https://research.ibm.com/blog/ibm-nasa-foundation-modelsIBM在四個(gè)月前開始建立有史以來第一個(gè)用于分析地理空間數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)模型。基礎(chǔ)模型通過讓開發(fā)人員在原始文本上訓(xùn)練一個(gè)模型，并通過額外訓(xùn)練為其它自然語言處理（ NLP） 任務(wù)自定義模型，從而對(duì)NLP進(jìn)行了革命性的改變。以前，用戶必須為每個(gè)任務(wù)訓(xùn)練一個(gè)新模型，這需要大量的數(shù)據(jù)管理和計(jì)算工作。 IBM 研究院沒有用文字來訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，而是教一個(gè)模型來理解衛(wèi)星圖像。IBM研究人員預(yù)訓(xùn)練了NASA的Harmonized Landsat Sentinel-2（HLS-2）數(shù)據(jù)。HLS數(shù)據(jù)提供了來自NASA/USGS Landsat 8聯(lián)合衛(wèi)星上的可操作陸地成像儀（OLI）和歐盟哥白尼哨兵-2A和哨兵-2B衛(wèi)星上的多光譜儀器（MSI）的一致表面反射率數(shù)據(jù)。組合測量有助于以30米的空間分辨率每兩到三天對(duì)土地進(jìn)行一次全球觀測。
然后，他們?yōu)樵撃Ｐ吞峁┦止?biāo)記的示例，教它識(shí)別諸如歷史上洪水和火災(zāi)遺跡的范圍，以及土地利用和森林生物量的變化。
該模型的設(shè)計(jì)旨在簡單易用，用戶只需選擇一個(gè)區(qū)域、一個(gè)映射任務(wù)和一組日期，例如，如果用戶在搜索欄中輸入"法國萊訥港"并選擇日期 2019 年 12 月 13 日至 15 日，那么該模型就能用粉紅色來突出顯示洪水延伸的距離。用戶可以疊加其它數(shù)據(jù)集以查看農(nóng)作物或建筑物被淹沒的位置。這些可視化有助于在類似的災(zāi)難場景中進(jìn)行未來規(guī)劃：它們提供的信息可以幫助減輕洪水影響，為保險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)管理決策提供信息，規(guī)劃基礎(chǔ)設(shè)施，應(yīng)對(duì)災(zāi)害和保護(hù)環(huán)境。
IBM在用于處理視頻的掩蔽自動(dòng)編碼器上構(gòu)建了該模型，并將其調(diào)整為衛(wèi)星鏡頭的畫面。為了教模型理解隨時(shí)間展開的圖像序列，研究人員將每張圖像的一部分留空出來讓模型來重建它。它重建的圖像越多，就越能理解它們之間的關(guān)系。然后，他們針對(duì)特定任務(wù)（如分類和分割圖像）微調(diào)模型。這種微調(diào)工作流基于 PyTorch，具有增強(qiáng)的分割庫，允許研究人員處理時(shí)空數(shù)據(jù)。
為了提高模型的效率，研究人員還縮小了衛(wèi)星圖像的大小，使他們能夠以更小的塊來處理數(shù)據(jù)，并減少GPU的使用。然后，他們?cè)贗BM 研究院的Vela超級(jí)計(jì)算機(jī)上使用了超過5，000個(gè)GPU小時(shí)來訓(xùn)練該模型。
早期結(jié)果看起來很有希望。在測試中，研究人員發(fā)現(xiàn)，與最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型相比，使用一半的https://arxiv.org/abs/1706.05587標(biāo)記數(shù)據(jù)繪制洪水和火災(zāi)燒痕的準(zhǔn)確性提高了15%。IBM估計(jì)，該模型可以將地理空間分析速度提高三到四倍，并有助于減少訓(xùn)練傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型所需的數(shù)據(jù)清理和標(biāo)記量。
