NASA和IBM AI模型随着全球数据培训的升级

雅加达 - 去年8月,美国宇航局与IBM和德国研究所Forschungszentrum Jülich一起推出了名为Prithvi Geospatial的基本人工智能(AI)模型。

当它首次推出时,美国宇航局表示,这种基本的AI模型可以支持各种地理应用。现在,随着全球数据的参与,Prithvi的AI模型可以做更多的事情,包括帮助农民。

美国宇航局解释说,Prithvi AI的基本模型可以帮助农民跟踪所用土地的变化,可以监测可能的灾害以及土地是否会受到干扰,以及预测世界各地的作物收益。

“我们已经将NASA的科学专业知识直接嵌入到这个基本的模型中,这使他们能够快速将数据百分比转换为可操作见解,”NASA科学数据官员Kevin Murphy说。

凯文补充说,这一变化使Prithvi Geospatial感觉像是一位伟大的助手。使用这种AI模型,用户可以更快,更准确地做出决策,从而产生经济和社会利益。

以前成为先进的工具,这个基本型号最初经过大量数据收集的培训,伴随着自我学习技术。之后,研究人员使用HLS卫星图像,这些图像可以代表各种格局,并避免云或天气引起的低质量数据。

经过多次测试和训练改进后,Prithvi的基本地理空间模型已被证明可以在多个应用中正常工作。基本模型的作用对于一些地球监测应用甚至非常重要。

Prithvi Geospatial 可以绘制灾后洪水地图并检测火灾引起的疤痕。使用此基本的AI模型的一些已知应用程序是多季度云差距输入和多季度植物段。

“这种改进型号在各种用例中经过了严格的测试,确保了灵活性和性能的提高,生产了赋予环境监测应用权力的版本的模型,并提供了重大社会效益,”马歇尔AI基本模型负责人Rahul Ramachandran说。

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