IBM最近攜手美國國家航空航天局（NASA）創建了一個新的地理空間基礎AI模型，以改善
碳排放跟蹤和監測氣候變化的影響，使分析衛星圖像數據和提供更多實時信息變得更加容易。目前該開源模型已在“Hugging Face”
平臺發布。
IBM介紹，該地理空間基礎模型建立在IBM watsonx.ai平臺企業技術之上，基于美國宇航局Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS)衛星拍攝的一年內的圖像進行訓練。通過微調，這個基本模型可以重新部署，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。
NASA和IBM已經發布了一個微調模型，該模型采用美國各地的野火留下的痕跡進行訓練。IBM表示，由于預先訓練的基礎模型作為基礎，該模型可以用比目前最先進的模型少75%的標記數據進行分析。這將顯著地改善對野火的跟蹤和預測，并使模型本身更有效地運行。
據悉，IBM和NASA的研究人員還與克拉克大學合作，進一步調整開源模型，使其適用于更廣泛的應用，包括時間序列分割和相似性研究。
企業和氣候科學家面臨的最大問題之一是缺乏標簽數據或可訪問格式的數據。微軟和Tata Consultancy Services今年早些時候發表的一項研究發現，80%的企業沒有披露運營的碳排放目標。這在一定程度上是由于缺乏整個供應鏈和全球趨勢的數據。IBM認為AI可以幫助簡化這一過程。
雖然這個基礎模型是在未標記數據的大型數據集上訓練的，但它們可以針對特定用例進行微調，并使用標記數據進行部署。這意味著IBM發布的地理空間模型可以根據企業的信息或特定科學用途的數據重新調整，以改進分析。
雖然這一模型應用已經發布在允許開發者自由分享AI模型的Hugging Face平臺上，但其商業版本也將于今年晚些時候在watsonx.ai上發布，方便企業使用它達成碳排放跟蹤和凈零目標。
IBM AI研究院副總裁Sriram Raghavan表示：“通過創建靈活、可重復使用的AI系統的基礎模型與NASA的地球衛星數據存儲庫相結合，并將其提供給Hugging Face，我們可以利用協作的力量實施更快、更有影響力的解決方案，從而保護我們的地球環境。”
Hugging Face產品和增長主管Jeff Boudier說，“AI仍然是一個科學驅動的領域，只有通過信息共享和協作，科學才能取得進步。這就是開源AI以及模型和數據集的開放發布對AI的持續進步如此重要的原因，這項技術將使更多的人受益。”
NASA首席科學數據官Kevin Murphy表示，“這個基礎模型有可能改變觀測數據的分析方式。通過向全球提供開源該模型，我們希望可以擴大它的影響。”
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