IBM和NASA合作，在Hugging Face平台部署开源的地理空间AI基础模型
IBM和开源AI平台Hugging Face宣布，IBM的watsonx.ai地理空间基础模型，使用NASA的卫星数据构建，现在将在Hugging Face上公开提供。这将成为Hugging Face上规模最大的地理空间基础模型，也是与NASA合作建立的首个开源AI基础模型。
在气候科学中，获取最新数据仍然是一个重大挑战，因为环境条件几乎每天都在发生变化。尽管数据量不断增长，NASA估计到2024年，科学家将从新任务中获得250,000个TB的数据，但科学家和研究人员在分析这些大型数据集方面仍面临障碍。
作为与NASA签订的《Space Act Agreement》的一部分，IBM今年早些时候着手构建了一个用于地理空间数据的AI基础模型。通过Hugging Face提供地理空间基础模型，Hugging Face是一个公认的开源领导者，也是所有Transformer模型的知名仓库，努力推进AI的开放性访问和应用，并在气候和地球科学中产生新的创新。
IBM Research AI副总裁Sriram Raghavan表示：“开源技术在加速气候变化等关键领域的发现中所起到的重要作用从未如此清晰。”“通过将IBM旨在创建灵活、可重用的AI系统的基础模型工作与NASA的地球卫星数据仓库相结合，并在领先的开源AI平台Hugging Face上提供，我们可以利用协作的力量来实施更快捷、更有影响力的解决方案，改善我们的星球。”
Hugging Face的产品和增长负责人Jeff Boudier表示：“AI仍然是一个以科学为驱动的领域，而科学只能通过信息共享和合作取得进展。”“这就是为什么开源AI和模型和数据集的开放发行对于AI的持续进展非常重要，以确保技术能够惠及尽可能多的人。”美国宇航局（NASA）首席科学数据官凯文·墨菲表示：“我们相信基础模型有潜力改变观测数据分析的方法，并帮助我们更好地了解地球。通过开源这些模型并使它们对世界开放，我们希望能够放大它们的影响力。”
这个模型是由IBM和NASA共同使用Harmonized Landsat Sentinel-2卫星数据（HLS）在一年的时间内进行联合训练的，然后在洪水和烧伤瘢痕制图的标注数据上进行了精细调整。与使用一半标注数据的最先进技术相比，该模型的性能已经提高了15%。通过进一步的精细调整，基础模型可以用于跟踪森林砍伐、预测农作物产量或检测和监测温室气体等任务。此外，IBM和NASA的研究人员还与克拉克大学合作，将该模型调整为用于时间序列分割和相似性研究等应用。
这个模型利用了IBM基础模型技术的优势，是IBM努力创建和训练的一种AI模型，可用于不同任务，并且可以将信息从一种情况应用到另一种情况。
今年7月，IBM宣布提供watsonx，一种AI和数据平台，允许企业通过可信赖的数据来扩大和加速最先进的AI的影响力。IBM watsonx的地理空间模型的商业版本将于今年晚些时候通过IBM Environmental Intelligence Suite（EIS）提供。
你可以在Hugging Face上找到IBM和NASA合作开发的地理空间AI模型：
https://huggingface.co/ibm-nasa-geospatial
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