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人際

IBM攜手NASA建AI模型 提高研究全球氣候效率

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更新於 2023年02月04日09:07 • 發布於 2023年02月04日09:07
IBM攜手NASA建AI模型 提高研究全球氣候效率

IBM與NASA合作建置AI基礎模型。示意圖:123RF

氣候變遷對人類生活造成何種影響?無疑是許多研究人員深感興趣,且持續探討的議題,而IBM為提供研究人員更便捷的研究方法,決定與NASA(美國國家航空暨太空總署)合作創建「人工智慧基礎模型」,該基礎模型將消化大量原始資料,且在沒有明確指示下,找到資料的底層架構。

IBM表示,過往若想釐清野火所產生的煙霧,帶給空氣何種傷害?或乾熱天氣是否衝擊玉米和小麥的產量,不僅需閱讀許多文獻,還得來回檢視大量衛星圖像,雖然可使用人工標記的範例,教導模型一項特定任務,但將機器學習應用在遙測資料,會產生「缺乏訓練範例」的瓶頸,這迫使研究人員得花費不少時間,標記衛星圖像中的樹木或農作物,才能讓模型掌握應該關注的特徵。

不過IBM指出,經「Transformer模型」,分析PB級文本和遙測資料,就能以更有效率方式,研究各樣的地球科學議題,加上NASA擁有70 PB的地球科學資料,資料量會伴隨NASA科學計畫的發展而越來越多,因此更要善用AI基礎模型,發揮NASA資料集的最大功效。

IBM說明,和NASA預計合作建立2個基礎模型,第1個模型為接受大量地球科學期刊訓練,使文獻能夠讓研究人員更容易按照主題組織,進行搜尋和探索;第2個模型會以HLS資料集訓練,該資料集由地球軌道衛星捕捉,能用於偵測自然災害、植被追蹤,以及野生動物棲息地變化等土地利用變化的資料所組成。

IBM強調,基礎模型已在自然語言處理上成功,待訓練完成後,該模型會整合至IBM開源多語言問答系統PrimeQA,屆時該系統除了能回答特定科學問題,還提供引用論文的連結和相關脈絡資料。此外,該模型也會積極嘗試擴展至不同領域,如分析地理空間、事件序列、時間序列和其他非語言因素,解決目前非常急迫的氣候問題,包含之後採用大氣觀測資料集MERRA-2,所建置的氣候預測基礎模型。

延伸閱讀:
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原文出處:

https://www.1111.com.tw/news/jobns/149780

#IBM#NASA#AI基礎模型#地球科學#氣候變遷

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