A NASA estima que suas missões de ciência da Terra gerarão cerca de um quarto de milhão de terabytes de dados somente em 2024. Para que os cientistas do clima e a comunidade de pesquisa possam analisar eficientemente essas enormes quantidades de dados brutos de satélite, a IBM, a HuggingFace e a NASA colaboraram para construir um modelo de base geoespacial de código aberto que servirá como base para uma nova classe de inteligência artificial para o clima e ciência da Terra, capaz de rastrear o desmatamento, prever safras e monitorar as emissões de gases de efeito estufa.
Para esse projeto, a IBM utilizou o Watsonx.ai, lançado recentemente, como modelo básico, utilizando um ano de dados de satélite Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) da NASA. Esses dados são coletados pelos satélites Sentinel-2 da ESA, que são projetados para adquirir imagens ópticas de alta resolução em 13 bandas espectrais em regiões terrestres e costeiras.
A HuggingFace hospeda o modelo em sua plataforma de inteligência artificial de código aberto. De acordo com a IBM, ao ajustar o modelo com “dados rotulados para mapeamento de inundações e cicatrizes de queimadas”, a equipe conseguiu melhorar o desempenho do modelo em 15% em relação ao estado da arte atual, utilizando apenas metade dos dados.
“O papel essencial das tecnologias de código aberto para acelerar áreas críticas de descoberta, como as mudanças climáticas, nunca foi tão claro”, disse Sriram Raghavan, vice-presidente de pesquisa de IA da IBM, em comunicado à imprensa. “Ao combinar os esforços do modelo básico da IBM, voltados para a criação de sistemas de IA flexíveis e reutilizáveis, com o repositório de dados de satélite da Terra da NASA e disponibilizá-lo na principal plataforma de IA de código aberto, a Hugging Face, podemos aproveitar o poder da colaboração para implementar soluções mais rápidas e impactantes que melhorarão nosso planeta.”
- A NASA estima que suas missões de ciência da Terra gerarão um grande volume de dados em 2024.
- A IBM, a HuggingFace e a NASA colaboraram para construir um modelo de base geoespacial de código aberto.
- O modelo será utilizado para desenvolver novas aplicações de inteligência artificial relacionadas ao clima e ciência da Terra.
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