NASAとIBMのAIモデルがグローバルデータトレーニングによって強化

ジャカルタ 昨年8月、NASAはIBMおよびドイツの研究機関であるFors生分entrum Jeulichと共に、オープンソースのPrithvi Geospatialと呼ばれる人工知能(AI)の基本モデルを発表しました。

最初に導入されたとき、NASAは、これらの基本的なAIモデルは、幅広い地理的アプリケーションをサポートできると述べました。現在、グローバルデータの組み込みにより、Prithvi AIモデルは、農家を支援するなど、より多くのことを行うことができます。

NASAは、Prithvi AI基本モデルは、農家が使用した土地の変化を追跡し、発生する可能性のある災害や土地が破壊されるかどうか、および世界中の作物収量の予測を監視するのに役立つと説明しました。

「NASAの科学的専門知識をこの基本的なモデルに直接浸透させ、ペタバイトデータをフォローアップ可能な洞察に迅速に変えることができます」とNASAのデータ科学責任者、ケビン・マーフィーは述べています。

ケビンは、この変化がPrisvi Geospatialを素晴らしいアシスタントのように感じさせたと付け加えました。このAIモデルを使用することで、ユーザーはより迅速かつ正確に意思決定を行い、経済的および社会的利益を生み出すことができます。

高度なツールになる前は、基本的なモデルはもともと、スタンドアロンの学習テクニックを伴う大規模なデータセットで訓練されていました。その後、研究者は、さまざまな風景を表すことができ、雲や天候によって引き起こされる低品質のデータを避けることができるHLS衛星画像を使用しました。

数回テストされ、そのトレーニングが改善され続けた後、Prithviの基本的な地理空間モデルはいくつかのアプリケーションでうまく機能することが証明されました。この基本的なモデルの役割は、多くの地球監視アプリケーションにとって非常に重要です。

Prithvi Geospatialは、災害後の洪水をマッピングし、火災によって引き起こされる火傷跡を検出することができます。この基本的なAIモデルを使用することが知られているアプリケーションのいくつかは、マルチテンポラルクラウドギャップ入力とマルチテンポラル植物セグメンテーションです。

「この強化されたモデルは、さまざまなユースケースで厳格なテストを受け、柔軟性と性能の向上を確実にし、環境モニタリングアプリケーションに力を与え、大きな社会的利益をもたらすモデルのバージョンを生成しました」と、マーシャルのAIベーシックモデルリーダーであるRahul R スミスランドランは述べています。

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