IBM と NASA が力を合わせて AI による気候変動の影響を研究
簡単に言えば
NASA は、IBM の人工知能技術を使用して、膨大な量の地理空間および科学データを分析します。
両組織は、ペタバイト規模のテキストとリモート センシング データを分析するための AI 基盤モデルも共同で作成します。
AI 基盤モデルは、気候変動に関する特定の質問やタスクに合わせて調整された AI アプリケーションを構築するプロセスを簡素化します。
IBM と NASA のマーシャル宇宙飛行センターは、 チームを組む 人工知能 (AI) を使用して気候変動の影響を調査します。 このコラボレーションでは、NASA は、NASA の地球観測衛星データに IBM の AI 基盤モデル テクノロジを使用します。
IBM の AI 基盤モデルは、ラベル付けされていない広範なデータ セットでトレーニングされた大規模な AI モデルです。 さまざまなタスクに使用でき、ある状況に関する情報を別の状況に適用できます。 IBM と NASA はどちらも、ペタバイト規模のテキストとリモート センシング データを分析するための基盤モデルを共同で作成しています。
IBM と NASA は、300,000 つの基本モデルを構築します。 XNUMX つ目は、約 XNUMX の地球科学ジャーナル記事でトレーニングされた自然言語処理 (NLP) モデルで、研究者が新しい知識を発見しやすくします。
完全にトレーニングされると、モデルは IBM のオープンソースの多言語質問応答システムを使用して、「エアロゾルは気候変動にどのように影響しますか?」などの質問に答えます。 最終的に、モデルは、最近引用された論文の要約、リンク、および関連するコンテキストを含む回答を提供します。
Open Shift の製品管理を率いる Tushar Katarki 氏によると、この基盤モデルには、これまでに Red Hat の OpenShift ソフトウェアでトレーニングされた最大の AI ワークロードの XNUMX つが含まれています。
XNUMX 番目のモデルのトレーニング対象 NASA の調和ランドサット Sentinel-2 (HLS) データセット、地球を周回する衛星によってキャプチャされた土地利用の変化の記録。 目標は、大量の衛星データを分析して自然災害を検出し、植生や野生生物の生息地の変化を追跡できる AI アプリケーションを構築するプロセスを簡素化し、最終的に研究者が地球の環境システムの重要な分析を提供できるようにすることです。
「恩恵を受けるのはNASAだけではありません。 他の機関や組織もそうするだろう」 と NASA のマーシャル宇宙飛行センターの上級研究員である Rahul Ramachandran 氏は、次のように述べています。 「これらのモデルによって、誰もが情報や知識にアクセスしやすくなり、最新の科学に基づいた発見や意思決定を行うためにデータセットを使用しやすくするアプリケーションを構築するよう人々に促すことを願っています。」
この IBM とのコラボレーションは、NASA が科学の年を開始する準備をしているときに行われます。この年には、科学的発見を加速するためにデータと AI モデルの共有を促進するためのイベントが年間を通して開催されます。 また、NASA の Open-Source Science Initiative を通じて、データ、コード、および AI モデルを誰もが利用できるようにするという、NASA の広範な取り組みの一環でもあります。
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著者について
シンディはジャーナリストです Metaverse Postに関連するトピックをカバーしています。 web3, NFT、metaverse、AIに関するインタビューを中心に紹介します。 Web3 業界関係者。彼女は 30 人以上の経営幹部と話をし、その貴重な洞察を読者に届けています。シンガポール出身のシンディは、現在ジョージア州トビリシに拠点を置いています。彼女は南オーストラリア大学でコミュニケーションとメディア研究の学士号を取得しており、ジャーナリズムと執筆において XNUMX 年の経験があります。彼女に連絡するには、 [メール保護] プレス ピッチ、発表、インタビューの機会を提供します。
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