IBM と NASA が衛星データを分析するためのオープンソース AI モデルを開発

IBM は、NASA の衛星データに基づいて構築された watsonx.ai 地理空間インフラストラクチャ モデルを Hugging Face でオープン ソースとしてリリースすると発表した。これは、Hugging Face 上で最大の地理空間インフラストラクチャ モデルであり、NASA と共同で構築された最初のオープン ソース AI インフラストラクチャ モデルになります。

発表では、IBMがNASAとの宇宙法協定の一環として、今年初めに地理空間データ用のAI基礎モデルの構築を開始したことが言及された。 Hugging Face を通じて地理空間の基礎モデルを利用できるようにすることで、AI へのアクセスとアプリケーションの民主化が進み、気候科学や地球科学の分野で新たなイノベーションを生み出すことができます。

IBMリサーチのAI担当副社長、スリラム・ラガヴァン氏は、「気候変動などの分野での重要な発見を加速させる上で、オープンソース技術がいかに重要であるかは、これまでになく明らかになっています。私たちは、コラボレーションの力を活用して、地球を改善するより迅速で影響力のあるソリューションを実装することができます。」と述べています。

IBM と NASA は共同で、Harmonized Landsat Sentinel-2 衛星データ (HLS) と呼ばれる地理空間データセットでモデルをトレーニングしました。このデータセットには、NASA の Landsat-8 衛星が撮影した地球表面の画像が含まれており、また、欧州宇宙機関が運用する衛星群 Sentinel-2 からの測定値も含まれています。

IBMによると、この新しいモデルは、研究者が米国本土で洪水や山火事の危険がある可能性のある地域を特定するのに役立つように設計されており、現在までにこのモデルは最先端のニューラルネットワークよりも15%速く地理空間データを分析しているという。 「さらに微調整を加えることで、基本モデルは森林伐採の追跡、作物の収穫量の予測、温室効果ガスの検出と監視などのタスクに再利用できる可能性があります。」

研究者らはクラーク大学とも協力し、このモデルを時系列セグメンテーションや類似性研究などの分野に適用しようとしている。これらは、地理空間研究だけでなく、他のさまざまなタスクにも使用される 2 つの一般的なデータ分析方法です。たとえば、時系列セグメンテーションを使用すると、株価が変動する理由を調査できます。