Grande notizia nel mondo dell’intelligenza artificiale e dell’open source: IBM e la piattaforma Hugging Face hanno annunciato l’apertura del modello di base geospaziale watsonx.ai di IBM su Hugging Face. Questo modello, costruito in collaborazione con la NASA e utilizzando dati satellitari, diventerà il più grande modello di fondazione geospaziale su Hugging Face e il primo modello di fondazione AI open source costruito in sinergia con la NASA.
La scienza del clima affronta la sfida dell’accesso ai dati più recenti, essenziali per comprendere e affrontare i cambiamenti ambientali rapidi. Nonostante l’enorme quantità di dati raccolti, gli scienziati si trovano ad affrontare ostacoli nella loro analisi, ma l’iniziativa di IBM, supportata dalla collaborazione con la NASA, cerca di superare questa sfida. Grazie all’accordo Space Act con la NASA, IBM ha sviluppato un modello di base AI per l’analisi dei dati geospaziali, il quale sarà ora accessibile tramite Hugging Face, una piattaforma leader nell’open source e repository noto per i modelli di trasformatori.
Sriram Raghavan, Vice President di IBM Research AI, sottolinea l’importanza delle tecnologie open source nel campo della scoperta, specialmente riguardo al cambiamento climatico. Rendendo disponibili i modelli e i dati sulla piattaforma Hugging Face, si punta a democratizzare l’accesso e l’applicazione dell’IA, contribuendo a generare nuove innovazioni nel campo della scienza del clima e della Terra.
Jeff Boudier, responsabile del prodotto e della crescita presso Hugging Face, enfatizza come l’IA rimanga un campo guidato dalla scienza, e il progresso può essere raggiunto solo attraverso la condivisione e la collaborazione delle informazioni. Per questo motivo, l’IA open source e il rilascio aperto di modelli e dati sono fondamentali per il continuo sviluppo dell’IA e per assicurarsi che la tecnologia possa beneficiare il maggior numero possibile di persone.
Kevin Murphy, Chief Science Data Officer della NASA, riconosce il potenziale dei modelli di fondazione per migliorare la comprensione del nostro pianeta attraverso l’analisi dei dati osservativi. L’apertura di tali modelli al pubblico mira a moltiplicare il loro impatto e stimolare ulteriori ricerche e scoperte.
Il modello di base geospaziale è stato addestrato da IBM e NASA sui dati satellitari Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) negli Stati Uniti continentali per un anno, ed è stato perfezionato utilizzando dati etichettati per la mappatura di inondazioni e ustioni. Già oggi, il modello ha dimostrato un miglioramento del 15% rispetto alle tecniche all’avanguardia utilizzando solo la metà dei dati etichettati. Con ulteriori miglioramenti, il modello potrà essere utilizzato per attività come il monitoraggio della deforestazione, la previsione dei raccolti o il rilevamento e il monitoraggio dei gas serra. Inoltre, stanno lavorando con la Clark University per adattare il modello per applicazioni come la segmentazione di serie temporali e la ricerca di similarità.