IBM y la NASA colaboran para investigar el impacto del cambio climático con IA

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IBM y el Centro Marshall de Vuelos Espaciales de la NASA han anunciado una colaboración para utilizar la tecnología de inteligencia artificial (IA) de IBM para descubrir nuevas perspectivas en el enorme tesoro de datos científicos geoespaciales y de la Tierra de la NASA. El trabajo conjunto aplicará por primera vez la tecnología de modelos básicos de IA a los datos de satélites de observación de la Tierra de la NASA.

Los modelos de base son tipos de modelos de IA que se entrenan con un amplio conjunto de datos no etiquetados, pueden utilizarse para diferentes tareas y pueden aplicar información sobre una situación a otra. Estos modelos han hecho avanzar rápidamente el campo de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural (PLN) en los últimos cinco años, e IBM es pionera en las aplicaciones de los modelos fundacionales más allá del lenguaje.

Las observaciones de la Tierra que permiten a los científicos estudiar y vigilar nuestro planeta se están recopilando a un ritmo y con un volumen sin precedentes. Se necesitan enfoques nuevos e innovadores para extraer conocimientos de estos vastos recursos de datos. El objetivo de este trabajo es facilitar a los investigadores el análisis y la extracción de conocimientos de estos grandes conjuntos de datos. La tecnología de modelos de base de IBM tiene el potencial de acelerar el descubrimiento y análisis de estos datos para avanzar rápidamente en la comprensión científica de la Tierra y la respuesta a los problemas relacionados con el clima.

IBM y la NASA tienen previsto desarrollar varias tecnologías nuevas para extraer información de las observaciones de la Tierra. Un proyecto entrenará un modelo de base de inteligencia geoespacial de IBM en el conjunto de datos Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) de la NASA, un registro de los cambios en la cubierta terrestre y el uso del suelo captados por satélites en órbita terrestre. Mediante el análisis de petabytes de datos satelitales para identificar cambios en la huella geográfica de fenómenos como catástrofes naturales, cosechas cíclicas y hábitats de vida salvaje, esta tecnología de modelo de base ayudará a los investigadores a proporcionar análisis críticos de los sistemas medioambientales de nuestro planeta.

Otro resultado de esta colaboración será la creación de un corpus de literatura sobre las ciencias de la Tierra que facilite las búsquedas. IBM ha desarrollado un modelo de PLN entrenado en casi 300.000 artículos de revistas de ciencias de la Tierra para organizar la bibliografía y facilitar el descubrimiento de nuevos conocimientos. Con una de las mayores cargas de trabajo de IA entrenadas en el software OpenShift de Red Hat hasta la fecha, el modelo totalmente entrenado utiliza PrimeQA, el sistema de respuesta de preguntas multilingüe de código abierto de IBM. Más allá de proporcionar un recurso a los investigadores, el nuevo modelo lingüístico para las ciencias de la Tierra podría infundirse en los procesos de gestión y administración de datos científicos de la NASA.

«Rahul Ramachandran, investigador científico del Centro Marshall de Vuelos Espaciales de la NASA en Huntsville (Alabama), afirma: «Lo bueno de los modelos básicos es que pueden utilizarse para muchas aplicaciones posteriores. «La creación de estos modelos no puede ser abordada por equipos pequeños», añade. «Se necesitan equipos de distintas organizaciones que aporten sus diferentes perspectivas, recursos y habilidades».

«Los modelos básicos han demostrado su eficacia en el procesamiento del lenguaje natural, y ha llegado el momento de ampliarlos a nuevos ámbitos y modalidades importantes para las empresas y la sociedad», afirma Raghu Ganti, investigador principal de IBM. «La aplicación de modelos de fundamentos a datos geoespaciales, de secuencias de eventos, series temporales y otros factores no lingüísticos de las ciencias de la Tierra podría poner a disposición de un grupo mucho más amplio de investigadores, empresas y ciudadanos conocimientos e información de enorme valor. En última instancia, podría facilitar el trabajo de un mayor número de personas en algunos de nuestros problemas climáticos más acuciantes».

Otros posibles proyectos conjuntos IBM-NASA en el marco de este acuerdo incluyen la construcción de un modelo de base para la predicción meteorológica y climática utilizando MERRA-2, un conjunto de datos de observaciones atmosféricas. Esta colaboración forma parte de la Iniciativa Científica de Código Abierto de la NASA, un compromiso para construir una comunidad científica abierta, inclusiva, transparente y colaborativa durante la próxima década.

Fuente: IBM

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