IBM et la NASA collaborent pour publier un modèle de base d'IA open source capable de suivre les émissions de carbone

IBM s'est récemment associé à la NASA pour créer un nouveau modèle AI basé sur la géospatiale afin d'améliorer le suivi des émissions de carbone et de surveiller les impacts du changement climatique, permettant l'analyse des données d'images satellite et fournissant davantage d'informations en temps réel devient plus facile. Le modèle open source est actuellement publié sur la plateforme « Hugging Face ».

IBM a annoncé que ce modèle géospatial de base est construit sur la technologie d'entreprise de la plateforme IBM watsonx.ai. Il est formé sur des images prises par le satellite Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) en un an. Avec un réglage fin, ce modèle de base peut être redéployé pour des tâches telles que le suivi de la déforestation, la prévision des rendements des cultures ou la détection et la surveillance des gaz à effet de serre. La NASA et IBM ont collaboré pour développer un modèle affiné qui a été formé à l'aide de traces d'incendies de forêt à travers le monde. États-Unis. Basé sur un modèle de base pré-entraîné, le modèle peut effectuer une analyse en utilisant 75 % de données étiquetées en moins que les modèles de pointe actuels, a déclaré IBM. Cela améliorera considérablement la capacité de suivre et de prédire les incendies de forêt, et rendra le modèle lui-même plus efficace.

Il est rapporté que des chercheurs d'IBM et de la NASA travaillent avec l'Université Clark pour améliorer davantage le modèle open source afin de l'adapter à un plus large éventail de applications, y compris la segmentation de séries chronologiques et les études de similarité

L'un des plus gros problèmes auxquels sont confrontés les entreprises et les climatologues est le manque de données étiquetées ou de données dans un format accessible. Une étude publiée plus tôt cette année par Microsoft et Tata Consultancy Services a révélé que 80 % des entreprises ne divulguaient pas leurs objectifs opérationnels en matière d'émissions de carbone. Cela est dû en partie au manque de données sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement et sur les tendances mondiales. IBM pense que

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peut aider à simplifier ce processus. Bien que ce modèle de base soit formé sur un vaste ensemble de données non étiquetées, il peut être affiné pour s'adapter à des cas d'utilisation spécifiques et déployé à l'aide de données étiquetées. Par conséquent, le modèle géospatial publié par IBM peut être réajusté en fonction des informations ou des données de l'entreprise à des fins scientifiques spécifiques pour améliorer les capacités analytiques

Bien que cette application de modèle ait été publiée sur la plateforme Hugging Face qui permet aux développeurs de partager librement

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modèles , mais sa version commerciale sera également publiée sur watsonx.ai plus tard cette année, permettant aux entreprises de l'utiliser plus facilement pour atteindre le suivi des émissions de carbone et les objectifs de zéro émission nette. Sriram Raghavan, vice-président d'IBM AI Research Institute, suggère qu'en combinant les modèles fondamentaux de systèmes d'IA flexibles et réutilisables avec le référentiel de données satellite terrestre de la NASA et en les fournissant à Hugging Face, nous pouvons tirer parti de la puissance de la collaboration pour mettre en œuvre plus rapidement et Jeff Boudier, responsable des produits et de la croissance chez Hugging Face, a déclaré : « L'IA reste un domaine axé sur la science, et la science ne peut progresser que grâce au partage d'informations et à la collaboration. C'est pourquoi la publication ouverte de l'IA, des modèles et des ensembles de données est essentielle. les progrès continus de l'IA, une technologie qui profitera à davantage de personnes. »

Kevin Murphy, directeur des données scientifiques de la NASA, a déclaré que « ce modèle fondamental a le potentiel de révolutionner l'analyse des données d'observation en fournissant un accès open source. à ce modèle à l'échelle mondiale, nous visons à amplifier son impact."

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