Les modèles d’IA de la NASA et d’IBM sont améliorés avec une formation mondiale en données

L’une des données utilisées pour former Prithvi Geospatial (photo: Doc. NASA)

JAKARTA – En août de l’année dernière, la NASA, en collaboration avec IBM et l’institut de recherche allemand Forsveyszentrum Jülich, ont lancé un modèle de base d’intelligence artificielle (IA) nommé Prithvi Geospatial open source.

Lorsqu’il a été introduit pour la première fois, la NASA a déclaré que ce modèle de base d’IA pourrait prendre en charge une variété d’applications géographiques. Maintenant, avec l’implication de données mondiales, les modèles d’IA Prithvi peuvent faire plus de choses, y compris aider les agriculteurs.

La NASA a expliqué que le modèle de base d’IA Prithvi pourrait aider les agriculteurs à suivre les changements dans les terres utilisées, à surveiller les catastrophes possibles et si les terres seront perturbées et à prédire les récoltes dans le monde entier.

« Nous avons intégré directement l’expertise scientifique de la NASA dans ce modèle de base, qui leur permet de transformer rapidement des petabytes de données en des informations suiviables », a déclaré Kevin Murphy, responsable de la science des données de la NASA.

Kevin ajoute que ce changement fait ressembler à Prithvi Geospatial à un grand assistant. En utilisant ce modèle d’IA, les utilisateurs peuvent prendre des décisions plus rapides et plus précises afin d’être générés des avantages économiques et sociaux.

Avant de devenir un outil à pointe, ce modèle de base a d’abord été formé avec une grande collecte de données, accompagnée de techniques d’auto-apprentissage. Après cela, les chercheurs utilisent des images satellites HLS pouvant représenter divers paysages et éviter les données de faible qualité causées par les nuages ou les conditions météorologiques.

Après avoir été testé à plusieurs reprises et l’entraînement a continué d’être amélioré, il s’est avéré que le modèle de base du géospatial Prithvi fonctionne bien dans certaines applications. Le rôle de ce modèle de base est même très important pour un certain nombre d’applications de surveillance de la Terre.

Prithvi Geospatial peut cartographier les inondations post-catastrophe et détecter les cicatrices causées par l’incendie. Certaines des applications connues pour utiliser ce modèle de base d’IA sont l’imputation de nuage multi-temporaelle et la segmentation des plantes multi-temporaelle.

« Ce modèle amélioré a subi des essais stricts dans divers cas d’utilisation, assure une flexibilité et une performance améliorées, produit des versions du modèle qui rendent les applications de surveillance environnementale et apporte des avantages sociaux importants », a déclaré Rahul Ramachandran, chef du modèle de base d’IA chez Marshall.

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