IBM y el Marshall Space Flight Center de la NASA anunciaron hoy una colaboración para utilizar la tecnología de inteligencia artificial (IA) de IBM para descubrir nuevos conocimientos en el enorme tesoro de datos científicos geoespaciales y de la Tierra de la NASA. El trabajo conjunto aplicará por primera vez la tecnología del modelo básico de IA a los datos del satélite de observación de nuestro planeta de la NASA.
Los modelos básicos son tipos de modelos de IA que se entrenan en un amplio conjunto de datos sin etiquetar, se pueden usar para diferentes tareas y pueden aplicar información sobre una situación a otra. Estos modelos han avanzado rápidamente en el campo de la tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP) en los últimos cinco años, e IBM es pionera en aplicaciones de modelos básicos más allá del lenguaje.
Las observaciones de la Tierra que permiten a los científicos estudiar y monitorear nuestro planeta se están recopilando a un ritmo y un volumen sin precedentes. Se requieren enfoques nuevos e innovadores para extraer conocimiento de estos vastos recursos de datos. El objetivo de este trabajo es proporcionar una forma más fácil para que los investigadores analicen y obtengan información de estos grandes conjuntos de datos. La tecnología del modelo básico de IBM tiene el potencial de acelerar el descubrimiento y el 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 planean 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 Armonizado Landsat Sentinel-2 (HLS) de la NASA, un registro de los cambios en la cobertura y el uso del suelo capturados por los satélites en órbita terrestre. Mediante el análisis de petabytes de datos satelitales para identificar cambios en la huella geográfica de fenómenos como desastres naturales, rendimientos de cultivos cíclicos y hábitats de vida silvestre, esta tecnología de modelo base ayudará a los investigadores a proporcionar un análisis crítico de los sistemas ambientales de nuestro planeta.
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Se espera que otro resultado de esta colaboración sea un corpus de literatura de ciencias de la Tierra que se pueda buscar fácilmente. IBM ha desarrollado un modelo NLP basado en casi 300.000 artículos de revistas científicas de la Tierra para organizar la literatura y facilitar el descubrimiento de nuevos conocimientos. Con una de las cargas de trabajo de IA más grandes entrenadas en el software OpenShift de Red Hat hasta la fecha, el modelo completamente entrenado utiliza PrimeQA, el sistema de respuesta a preguntas multilingüe de código abierto de IBM. Más allá de proporcionar un recurso a los investigadores, el nuevo modelo de lenguaje para las ciencias de la Tierra podría infundirse en los procesos de gestión y administración de datos científicos de la NASA.
Las observaciones de la Tierra que permiten a los científicos estudiar y monitorear nuestro planeta se están recopilando a un ritmo y un volumen sin precedentes
«La belleza de los modelos básicos es que pueden usarse potencialmente para muchas aplicaciones posteriores», dijo Rahul Ramachandran, científico investigador principal del Centro Marshall de Vuelos Espaciales de la NASA en Huntsville, Alabama, Estados Unidos.
«La construcción de estos modelos básicos no puede ser abordada por equipos pequeños», agregó. «Necesita equipos en diferentes organizaciones para aportar sus diferentes perspectivas, recursos y conjuntos de habilidades», agregó.
Por su parte, Raghu Ganti, investigador principal de IBM dijo que los modelos básicos han demostrado ser exitosos en el procesamiento del lenguaje natural y que es hora de expandirlo a nuevos dominios y modalidades importantes para los negocios y la sociedad.
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«La aplicación de modelos básicos a factores geoespaciales, secuencias de eventos, series de tiempo y otros factores no lingüísticos dentro de los datos de las ciencias de la Tierra podría generar conocimientos e información enormemente valiosos de repente disponibles para un grupo mucho más amplio de investigadores, empresas y ciudadanos. En última instancia, podría facilitar que un mayor número de personas trabajen en algunos de nuestros problemas climáticos más apremiantes», subrayó Ganti.
Otros posibles proyectos conjuntos de IBM y NASA en este acuerdo incluyen la construcción de un modelo básico para la predicción del tiempo y el clima utilizando MERRA-2, un conjunto de datos de observaciones atmosféricas. Esta colaboración es 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.
