IBM 和 NASA 聯手利用 AI 研究氣候變化的影響
簡單來說
NASA 將使用 IBM 的人工智能技術來分析其海量的地理空間和科學數據。
兩家組織還將共同創建 AI 基礎模型，以分析 PB 級的文本和遙感數據。
AI 基礎模型將簡化構建針對氣候變化特定問題和任務量身定制的 AI 應用程序的過程。
IBM 和 NASA 的馬歇爾太空飛行中心是 聯手 利用人工智能 (AI) 研究氣候變化的影響。 在這次合作中，NASA 將使用 IBM 的 AI 基礎模型技術來處理 NASA 的地球觀測衛星數據。
IBM 的 AI 基礎模型是一個大型 AI 模型，在廣泛的未標記數據集上進行訓練。 它可以用於各種任務，並且可以將有關一種情況的信息應用到另一種情況。 IBM 和 NASA 正在共同創建基礎模型來分析 PB 級的文本和遙感數據。
IBM 和 NASA 將構建兩個基礎模型。 第一個是在近 300,000 篇地球科學期刊文章上訓練的自然語言處理 (NLP) 模型，使研究人員更容易發現新知識。
一旦經過全面訓練，該模型將使用 IBM 的開源多語言問答系統來回答諸如“氣溶膠將如何影響氣候變化？”之類的問題。 最終，該模型將提供一個答案，其中包含最近引用論文的摘要，以及鏈接和任何相關上下文。
Open Shift 產品管理負責人 Tushar Katarki 表示，該基礎模型包含迄今為止在 Red Hat 的 OpenShift 軟件上訓練的最大人工智能工作負載之一。
第二個模型將在 NASA 的協調陸地衛星 Sentinel-2 (HLS) 數據集，地球軌道衛星捕獲的土地利用變化記錄。 目標是簡化構建 AI 應用程序的過程，這些應用程序可以分析大量衛星數據以檢測自然災害並跟踪植被和野生動物棲息地的變化，最終幫助研究人員對我們星球的環境系統進行批判性分析。
“受益的不僅僅是 NASA； 其他機構和組織也會，” 說過 美國宇航局馬歇爾太空飛行中心的高級研究科學家 Rahul Ramachandran。 “我們希望這些模型能讓每個人更容易獲得信息和知識，並鼓勵人們構建應用程序，以便更輕鬆地使用我們的數據集根據最新科學做出發現和決策。”
此次與 IBM 的合作正值 NASA 準備啟動科學年之際，科學年將在全年開展活動，以促進數據和 AI 模型共享，從而加速科學發現。 這也是 NASA 通過其開源科學計劃向所有人提供數據、代碼和 AI 模型的更廣泛推動的一部分。
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辛迪是一名記者 Metaverse Post，涵蓋相關主題 web3, NFT、元宇宙和人工智能，重點是採訪 Web3 行業參與者。她曾與 30 多位 C 級高管進行過交談，並將他們的寶貴見解帶給讀者。辛蒂來自新加坡，現居住在喬治亞第比利斯。她擁有南澳大利亞大學傳播與媒體研究學士學位，並擁有十年的新聞和寫作經驗。透過以下方式與她聯繫 [電子郵件保護] 有新聞發布會、公告和採訪機會。
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