IBM y Hugging Face desarrollaron el primer modelo fundacional geoespacial con base en Inteligencia Artificial de código abierto construido en colaboración con la NASA.
Con el principal objetivo de democratizar el acceso y la aplicación de esta tecnología para generar nuevas innovaciones en el clima y en la ciencia del planeta se crea el modelo fundacional de IA geoespacial.
El acceso a los últimos datos sigue siendo un reto significativo en la ciencia climática, donde las condiciones ambientales cambian casi a diario.
Y, a pesar de las crecientes cantidades de datos, las estimaciones de la NASA sugieren que para el 2024, los científicos tendrán 250.000 terabytes de datos de nuevas misiones y los científicos e investigadores todavía enfrentan obstáculos en el análisis de estos grandes conjuntos de datos.
Como parte de un Acuerdo de Ley Espacial con la NASA, IBM se propuso a principios de este año construir un modelo fundacional de IA para datos geoespaciales.
Por eso IBM y plataforma de IA de código abierto Hugging Face anunciaron que el modelo fundacional geoespacial watsonx.ai de IBM construido a partir de los datos satelitales de la NASA, ahora estará disponible abiertamente en Hugging Face. Será el más grande modelo fundacional en Hugging Face y el primer modelo fundacional con base en IA de código abierto construido en colaboración con la NASA.
Este esfuerzo puede avanzar para democratizar el acceso y la aplicación de la IA para generar nuevas innovaciones en el clima y en la ciencia del planeta.
El modelo entrenado conjuntamente por IBM y la NASA en Harmonized Landsat Sentinel-2 satellite data (HLS) a lo largo de un año a través de los Estados Unidos continentales y perfeccionado con datos etiquetados para el mapeo de inundaciones y zonas de incendios, ha demostrado hasta la fecha una mejora del 15% con respecto a las técnicas de última generación utilizando la mitad de los datos etiquetados.
Con un ajuste adicional, el modelo base se puede reutilizar para tareas como el seguimiento de la deforestación, la predicción del rendimiento de los cultivos, o la detección y seguimiento de los gases de efecto invernadero. Los investigadores de IBM y de la NASA también están trabajando con Clark University para adaptar el modelo para aplicaciones como la segmentación de series de tiempo y la investigación de similitudes.
Fuente: techgames.com.mx
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