新的IBM基礎(chǔ)模型技術(shù)用NASA衛(wèi)星捕捉的海量地球科學(xué)數(shù)據(jù)生成地理空間智能洞察

IBM（紐約證券交易所代碼：IBM ）和美國(guó)宇航局（NASA）馬歇爾太空飛行中心最近宣布展開合作，利用 IBM 的人工智能（AI）技術(shù)，從 NASA 海量的地球與地理空間科學(xué)數(shù)據(jù)中發(fā)掘新洞察。這項(xiàng)合作是首次把 AI基礎(chǔ)模型技術(shù)應(yīng)用于 NASA 的地球觀測(cè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)。

基礎(chǔ)模型是在一組廣泛的未經(jīng)標(biāo)記的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練的 AI 模型類型，可用于不同任務(wù)，并且可以舉一反三，將某一情況的信息應(yīng)用于另一種情況。過(guò)去五年，這類模型快速推進(jìn)了AI 自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展，現(xiàn)在，IBM 正在探索和開創(chuàng)除 NPL 領(lǐng)域之外更多的基礎(chǔ)模型應(yīng)用場(chǎng)景。

地球觀測(cè)工作使科學(xué)家研究和監(jiān)測(cè)地球成為可能，同時(shí)這項(xiàng)工作也正以前所未有的速度和數(shù)量在收集數(shù)據(jù)，迫切需要借助新的創(chuàng)新方法從這些龐大的數(shù)據(jù)源中提取知識(shí)。此次 IBM 與 NASA 攜手合作的目標(biāo)，就是要為研究人員提供一種更為簡(jiǎn)單的方法來(lái)分析這些大型數(shù)據(jù)集，并從中獲取見解。IBM 的基礎(chǔ)模型技術(shù)有望加快這些數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)與分析，從而快速推進(jìn)人類對(duì)地球的科學(xué)理解以及對(duì)氣候相關(guān)問(wèn)題的響應(yīng)。

IBM 和 NASA 計(jì)劃開發(fā)幾項(xiàng)新的技術(shù)來(lái)從地球觀測(cè)工作中提取見解。其中一個(gè)項(xiàng)目將在 NASA 的Harmonized Landsat Sentinel-2（HLS）數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練 IBM 的地理空間智能基礎(chǔ)模型，HLS 數(shù)據(jù)集記錄了地球軌道衛(wèi)星所捕獲的土地覆蓋和土地利用變化的數(shù)據(jù)，通過(guò)分析這些 PB 量級(jí)的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，來(lái)確定自然災(zāi)害、周期性作物產(chǎn)量和野生動(dòng)物棲息地等現(xiàn)象的地理足跡變化，這一基礎(chǔ)模型技術(shù)將幫助研究人員對(duì)地球的環(huán)境系統(tǒng)進(jìn)行重要的分析。

這項(xiàng)合作的另一個(gè)輸出成果，預(yù)計(jì)將會(huì)是一個(gè)易于搜索的地球科學(xué)文獻(xiàn)語(yǔ)料庫(kù)。IBM 開發(fā)了一個(gè) NLP 模型，經(jīng)過(guò)近 300,000 篇地球科學(xué)期刊文章的訓(xùn)練，該模型可以組織相關(guān)文獻(xiàn)并且可以更為輕松地發(fā)現(xiàn)新知識(shí)。 這一訓(xùn)練完備的模型，包含了迄今為止在紅帽 OpenShift 軟件上訓(xùn)練的最大的 AI 工作負(fù)載，使用 IBM 的開源多語(yǔ)言問(wèn)答系統(tǒng) PrimeQA。除了為研究人員提供資源外，還可以把地球科學(xué)的新語(yǔ)言模型注入 NASA 的科學(xué)數(shù)據(jù)治理以及管理的流程當(dāng)中。

NASA 馬歇爾太空飛行中心的高級(jí)研究科學(xué)家 Rahul Ramachandran表示：“這些基礎(chǔ)模型的美妙之處在于它們可以應(yīng)用于許多下游應(yīng)用。而建立這些基礎(chǔ)模型，小團(tuán)隊(duì)是無(wú)法做到的，只有通過(guò)來(lái)自不同組織的團(tuán)隊(duì)引進(jìn)不同的視角、資源和技能，攜手合作才能做到。”

IBM 首席研究員 Raghu Ganti說(shuō)：“基礎(chǔ)模型的成功已經(jīng)在自然語(yǔ)言處理（NPL）的應(yīng)用中得到證明，現(xiàn)在是時(shí)候把它擴(kuò)展到對(duì)商業(yè)和社會(huì)極為重要的新的領(lǐng)域和模式上來(lái)了。將基礎(chǔ)模型應(yīng)用于地球科學(xué)數(shù)據(jù)中的地理空間、事件序列、時(shí)間序列和其它非語(yǔ)言因素當(dāng)中，可以使更廣泛的研究人員、企業(yè)和民眾即刻獲得極有價(jià)值的見解和信息。最終，它或許可以幫助更多有志之士致力于解決我們最為緊迫的氣候問(wèn)題。”

該協(xié)議中其它潛在的 IBM-NASA 聯(lián)合項(xiàng)目，還包括使用大氣觀測(cè)數(shù)據(jù)集 MERRA-2 構(gòu)建天氣和氣候預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)模型。這項(xiàng)合作是 NASA 開源科學(xué)計(jì)劃的一部分，該計(jì)劃致力于在未來(lái)十年內(nèi)建立一個(gè)包容、透明和協(xié)作的開放科學(xué)社區(qū)。

審核編輯 ：李倩