IBMは、NASA衛星データに基づいて構築されたHugging Face上のwatsonx.ai地理空間ベースモデルをオープンソース化すると発表した。これは、Hugging Face 上で最大の地理空間ベース モデルとなり、NASA と提携して構築された初のオープンソース AI ベース モデルになります。
この発表では、IBMがNASAとの宇宙法協定の一環として、今年初めに地理空間データのAIベースのモデルの構築を開始したことが指摘されている。Hugging Face を通じて地理空間基礎モデルを提供することで、AI へのアクセスとアプリケーションの民主化が進み、気候科学と地球科学に新たなイノベーションがもたらされる可能性があります。
IBM ResearchのAI担当バイスプレジデント、Sriram Raghavan氏は、「気候変動などの重要な発見を加速する上で、オープンソーステクノロジーが重要な役割を果たすことは、これまでにないほど明らかです...私たちはコラボレーションの力を活用して、より迅速に、より影響力のあるソリューション、「地球を改善するためのソリューション」。
IBM と NASA は共同で、Harmonized Landsat Sentinel-2 衛星データ (HLS) と呼ばれる地理空間データセットでモデルをトレーニングしました。このデータセットには、NASA の Landsat-8 衛星によって撮影された地表の画像が含まれており、欧州宇宙機関が運用する衛星群である Sentinel-2 からの測定値も含まれています。
IBMによると、この新しいモデルは、研究者が洪水や山火事の危険にさらされている米国本土の地域を特定できるように設計されており、これまでに、このモデルは最先端のニューラルネットワークよりも15パーセント速く地理空間データを分析したという。「さらに微調整すれば、基礎となるモデルを森林破壊の追跡、作物収量の予測、温室効果ガスの検出と監視などのタスクに再展開できる可能性があります。」
研究者らはクラーク大学とも協力しており、時系列セグメンテーションや類似性研究などの分野にモデルを適用する予定だ。これら 2 つは、地理空間研究だけでなく、他のさまざまなタスクでもよく使用される 2 つのデータ分析方法です。たとえば、時系列セグメンテーションは、株価変動の原因を調査するために使用できます。
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