IBM과 NASA가 협력하여 탄소 배출량을 추적할 수 있는 오픈 소스 AI 기본 모델 출시

IBM은 최근 NASA와 협력하여 탄소 배출 추적을 개선하고 기후 변화의 영향을 모니터링하는 새로운 지리 공간 기반 AI 모델을 만들었습니다. 이를 통해 위성 이미지 데이터를 분석하고 더 많은 실시간 정보를 제공하는 것이 더욱 쉬워졌습니다. 오픈소스 모델은 현재 'Hugging Face' 플랫폼에 공개되어 있습니다.

IBM은 이 지리공간 기본 모델이 IBM watsonx.ai 플랫폼 엔터프라이즈 기술을 기반으로 구축되었다고 소개했습니다. NASA의 HLS(Harmonized Landsat Sentinel-2) 위성에서 1년 이내에 촬영한 이미지를 학습합니다. 미세 조정을 통해 이 기본 모델을 삼림 벌채 추적, 작물 수확량 예측, 온실가스 감지 및 모니터링과 같은 작업에 재배포할 수 있습니다.

NASA와 IBM은 협력하여 미국 전역의 산불 흔적을 사용하여 훈련된 미세 조정 모델을 개발했습니다. 주. 사전 훈련된 기본 모델을 기반으로 하는 이 모델은 현재 최첨단 모델보다 75% 적은 레이블 데이터를 사용하여 분석을 수행할 수 있다고 IBM은 밝혔습니다. 이를 통해 산불을 추적 및 예측하는 능력이 크게 향상되고 모델 자체가 더욱 효율적으로 실행될 수 있습니다

IBM 및 NASA의 연구원들이 Clark University와 협력하여 더 넓은 범위의 환경에 적응할 수 있도록 오픈 소스 모델을 더욱 개선하고 있다고 합니다. 시계열 분할 및 유사성 연구를 포함한 애플리케이션

기업과 기후 과학자가 직면한 가장 큰 문제 중 하나는 레이블이 지정된 데이터나 접근 가능한 형식의 데이터가 부족하다는 것입니다. 올해 초 Microsoft와 Tata Consultancy Services가 발표한 연구에 따르면 기업의 80%가 운영상의 탄소 배출 목표를 공개하지 않은 것으로 나타났습니다. 이는 부분적으로 전체 공급망 및 글로벌 동향에 대한 데이터가 부족하기 때문입니다. IBM은 AI가 이 프로세스를 단순화하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다.

이 기본 모델은 레이블이 지정되지 않은 대규모 데이터 세트에 대해 교육을 받았지만 특정 사용 사례에 맞게 미세 조정하고 레이블이 지정된 데이터를 활용하여 배포할 수 있습니다. 따라서 IBM이 출시한 지리공간 모델은 특정 과학적 목적을 위해 기업 정보나 데이터를 기반으로 재조정되어 분석 능력을 향상시킬 수 있습니다.

이 모델 애플리케이션은 개발자가 자유롭게 공유할 수 있는 Hugging Face 플랫폼에서 출시되었지만 AI 모델이지만 상용 버전도 올해 후반에 watsonx.ai에 출시될 예정이므로 기업이 이를 사용하여 탄소 배출 추적 및 순 제로 목표를 더 쉽게 달성할 수 있습니다.

IBM AI 연구소 부사장인 Sriram Raghavan은 유연하고 재사용 가능한 AI 시스템의 기본 모델을 NASA의 지구 위성 데이터 저장소와 결합하고 이를 Hugging Face에 제공함으로써 협업의 힘을 활용하여 더 빠르고 Hugging Face의 제품 및 성장 책임자인 Jeff Boudier는 다음과 같이 말했습니다. “AI는 여전히 과학 중심 분야이며 과학은 정보 공유와 협업을 통해서만 발전할 수 있습니다. 그렇기 때문에 오픈 소스 AI와 모델 및 데이터 세트의 공개 출시가 중요합니다. 더 많은 사람들에게 혜택을 줄 기술인 AI의 지속적인 발전."

NASA의 최고 과학 데이터 책임자인 Kevin Murphy는 "이 기본 모델은 오픈 소스 액세스를 제공함으로써 관측 데이터 분석에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 우리는 이 모델을 전 세계적으로 활용하여 그 영향력을 확대하는 것을 목표로 하고 있습니다."

위 내용은 IBM과 NASA가 협력하여 탄소 배출량을 추적할 수 있는 오픈 소스 AI 기본 모델 출시의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!