美國國家航空暨太空總署（NASA）估計僅在2024年，其地球科學任務就將產生約25萬TB的數據。為了讓氣候科學家和研究界有效地挖掘這些大量的原始衛星數據，IBM、HuggingFace 和 NASA 合作構建了一個開源地理空間基礎模型這將成為新型氣候和地球科學人工智能的基礎，可以跟踪森林砍伐、預測農作物產量並記錄溫室氣體排放。

對於這個項目，IBM槓桿其最近發布的Watsonx.ai使用NASA一年的數據作為基礎模型協調 Landsat Sentinel-2 衛星數據（HLS）。該數據是由ESA的一對 Sentinel-2衛星，旨在獲取陸地和沿海地區13個光譜帶的高分辨率光學圖像。

對於它的一部分來說，HuggingFace正在其開源人工智能平台上託管該模型。據IBM 稱，通過根據「用於洪水和燒傷疤痕繪圖的標記數據」對模型進行微調，該團隊能夠使用一半的數據將模型的性能比當前最先進的技術提高15%。

IBM Research AI 副總裁 Sriram Raghavan 在一份新聞稿中表示。開源技術在加速氣候變化等關鍵領域的發現方面的重要作用從未如此明顯。通過結合IBM 的基礎模型努力，旨在創建靈活、可重複使用的人工智能係統與NASA 的地球衛星數據存儲庫，並在領先的開源人工智能平台Hugging Face 上提供，我們可以利用協作的力量來實施更快、更有影響力的解決方案，從而改善我們的地球。

文字：編輯部 

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