导读 宇航局估计仅在 2024 年，其地球科学任务就将产生约 25 万 TB 的数据。为了让气候科学家和研究界有效地挖掘这些大量的原始卫星数据，
宇航局估计仅在 2024 年，其地球科学任务就将产生约 25 万 TB 的数据。为了让气候科学家和研究界有效地挖掘这些大量的原始卫星数据，IBM、HuggingFace 和 NASA 合作构建了一个开源地理空间基础模型这将成为新型气候和地球科学人工智能的基础，可以跟踪森林砍伐、预测农作物产量并记录温室气体排放。
对于这个项目，IBM杠杆其最近发布的Watsonx.ai使用 NASA 一年的数据作为基础模型协调 Landsat Sentinel-2 卫星数据 (HLS)。该数据是由ESA 的一对 Sentinel-2 卫星，旨在获取陆地和沿海地区 13 个光谱带的高分辨率光学图像。
对于它的一部分来说，抱脸正在其开源人工智能平台上托管该模型。据 IBM 称，通过根据“用于洪水和烧伤疤痕绘图的标记数据”对模型进行微调，该团队能够使用一半的数据将模型的性能比当前最先进的技术提高 15%。
IBM Research AI 副总裁 Sriram Raghan 在一份新闻稿中表示：“开源技术在加速气候变化等关键领域的发现方面的重要作用从未如此明显。通过结合 IBM 的基础模型努力，旨在创建灵活、可重复使用的人工智能系统与 NASA 的地球卫星数据存储库，并在领先的开源人工智能平台 Hugging Face 上提供，我们可以利用协作的力量来实施更快、更有影响力的解决方案，从而改善我们的地球。 ”
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