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利用更豐富的NASA地球科學數據生成地理空間洞察，加速氣候相關發現
北京2023年8月8日 /美通社/ -- 近日，IBM (NYSE: IBM) 與開源AI平臺 Hugging Face 共同宣布，基于美國宇航局（NASA）衛星數據構建的IBM watsonx.ai地理空間基礎模型現已在Hugging Face 發布。它將成為Hugging Face上至今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。
獲取最新數據仍然是氣候科學研究面臨的主要挑戰，因為環境條件幾乎每天都在變化。盡管數據量不斷增加（NASA預估到2024年，其新任務將產生25萬 TB的數據），但科學家和研究人員們在分析這些大型數據集時仍面臨障礙。作為與NASA簽署的空間行動協議（Space Act Agreement）的一部分，IBM今年早些時候構建了一個用于處理地理空間數據的AI基礎模型?，F在，雙方聯手業內公認的開源領導者和Transformer模型庫Hugging Face，共同發布上述地理空間基礎模型，以擴大氣候和地球科學研究中對AI技術的訪問和應用，從而加速創新。
IBM研究院人工智能副總裁Sriram Raghavan表示："在加速氣候變化等關鍵領域的研究發現上，開源技術的角色越來越重要。IBM的基礎模型旨在創建靈活、可復用的AI系統，通過將其與NASA的地球衛星數據庫相結合，并發布在領先的開源AI平臺Hugging Face上，我們可以利用協作的力量，實施更快速、更有影響力的解決方案，改善地球環境。"
Hugging Face產品和增長業務負責人Jeff Boudier表示："AI仍然是一個以科學為驅動的領域，而科學進展必須通過信息共享和合作取得。這就是為什么開源AI、開放數據集和模型對于AI的持續發展如此重要，從而讓更多人受益于技術。"
NASA首席科學數據官Kevin Murphy表示："我們相信基礎模型有潛力改變觀測數據分析的方式，幫助我們更好地了解我們的星球。我們希望通過開源這些模型擴大其影響力。"
該基礎模型由IBM和NASA共同訓練，使用了過去一年在美國大陸范圍內的Harmonized Landsat Sentinel-2（HLS）衛星數據，并基于洪水和焚燒區域的標記數據進行了調優。相比于目前的領先技術，該模型僅使用同等條件下一半的標記數據，便實現了15%的效果改進。通過進一步的調優，該模型還可以應用于追蹤森林砍伐、預測農作物產量、檢測和監測溫室氣體等新任務。IBM和NASA的研究人員還與克拉克大學合作，將該模型用于時間序列分割（time-series segmentation）和相似性研究等領域。
此次發布緊隨雙方在今年早些時候聯合發布的AI模型，后者旨在加速衛星圖像分析、推動科學發現。這也是NASA為期十年的開源科學倡議的一部分，該倡議旨在建立一個更為開放、包容、協作的科學共同體。
此次發布的地理空間模型借助了IBM基礎模型技術，是IBM創建和訓練可用于不同任務、實現多情境下信息應用的AI模型的一部分。今年7月，IBM宣布其AI和數據平臺watsonx開始正式上市，它旨在基于可信任的數據，幫助企業擴大和加速領先AI技術的影響力。作為IBM watsonx的一部分，該地理空間模型的商業版將于今年晚些時候通過IBM Environmental Intelligence Suite（IBM環境智能套件，EIS）推向市場。
有關此協作的更多信息，請訪問 IBM 研究院博客。
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