IBM ve NASA açık kaynaklı uydu görüntü etiketleme yapay zeka modeli

IBM ve NASA açık kaynaklı uydu görüntü etiketleme yapay zeka modeli

Zaman Damgası: 3 Ağustos 2023 8:40
IBM ve NASA açık kaynaklı uydu görüntüsü etiketleme yapay zeka modeli PlatoBlockchain Veri Zekası. Dikey Arama. Ai.

IBM ve NASA, bilim adamlarının ve diğer kişilerin uydu görüntülerini analiz etmesine yardımcı olabilecek açık kaynaklı bir yapay zeka modeli olan Prithvi'yi bir araya getirip piyasaya sürdü.

Bir Apache 2 lisansı altında piyasaya sürülen görüntü dönüştürücü modeli, 100 milyon parametreyle nispeten küçüktür ve ABD uzay bilim adamlarının Harmonize Landsat Sentinel-2 (Harmonize Landsat Sentinel-XNUMX) tarafından toplanan bir yıllık görüntüler üzerinde eğitilmiştir (HLS) programı. Ana modelin yanı sıra, Prithvi'nin taşmayı tanımlamak için ince ayarlı üç çeşidi mevcuttur; orman yangını yanık izleri; ve mahsuller ve diğer arazi kullanımı.

Temel olarak, şu şekilde çalışır: modellerden birine tepeden bir uydu fotoğrafı gönderirsiniz ve o, anladığı anda alanları etiketler. Örneğin, mahsuller için ince ayarlı varyant, muhtemelen su, orman, mısır tarlası, pamuk tarlası, gelişmiş arazi, sulak alan vb.

Bu koleksiyonun, örneğin, selden kaynaklanan erozyonun izlenmesi veya kuraklık ve orman yangınlarının bir bölgeyi nasıl vurduğu gibi, zaman içinde arazide meydana gelen değişikliklerin incelenmesini otomatikleştirmek için yararlı olacağını düşünüyoruz. Bunu makine öğrenimiyle ilk yapan Big Blue ve NASA değil: bol of önceki çabalar alıntı yapabiliriz.

Ekin sınıflandırma Prithvi modelinin bir demosu bulunabilir okuyun. Kendi uydu görüntülerinizi sağlayın veya sayfanın altındaki örneklerden birini kullanın. Modeli canlı olarak çalıştırmak için Gönder'e tıklayın.

NASA'nın baş bilim veri sorumlusu Kevin Murphy, "Temel modellerin, gözlemsel verilerin analiz edilme şeklini değiştirme potansiyeline sahip olduğuna ve gezegenimizi daha iyi anlamamıza yardımcı olduğuna inanıyoruz" dedi. şuraya Bir açıklamada. "Ve bu tür modelleri açık kaynak yaparak ve onları dünyaya sunarak, etkilerini artırmayı umuyoruz."

Geliştiriciler, modelleri Hugging Face'ten indirebilir okuyun.

Prithvi'nin başka çevrimiçi demoları da var, örneğin bunu su kütleleri için ince ayarlı varyant için; bunu orman yangını izlerini tespit etmek için; Ve bunu bu, modelin kısmen fotoğraflanmış alanları yeniden oluşturma yeteneğini gösterir.

Temel model, belirli görevleri gerçekleştirmek için ince ayar yapılabilen, önceden eğitilmiş genelleştirilmiş bir modeldir; Stanford İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü tarafından ortaya atılan bir terimdir. IBM iddia Prithvi, etiketli verilerin yarısından daha azına dayanmasına rağmen jeo-uzamsal görüntülerin analizinde önceki (adsız) son teknoloji tekniklerden yüzde 15'e kadar daha iyi. 

Bu modelin, özellikle Dünya yörüngesindeki bilim sondaları tarafından toplanan uydu verilerinin miktarı tahmin edildiğinden, insanların iklim değişikliğini ve arazi kullanımını takip etmesine yardımcı olacağı umulmaktadır [PDF] 250,000 yılına kadar 2024 terabayta ulaşmak.

IBM, modeli kullanarak eğittiğini söyledi Mum, yapay zeka süper bilgisayar kümesi. Bahsedilen, bize de söylendi Big Blue'nun bir Nvidia V100 GPU kullanarak taşmayı tespit edecek modelde ince ayar yapması yalnızca bir saat sürdü, bu nedenle kendi değişkeninizi oluşturmak için çok büyük demir yığınlarına ihtiyacınız olmayabilir.

Prithvi'nin ticarileştirilmiş bir versiyonu, ne olursa olsun, bu yılın sonlarında piyasaya sürülecek.

NASA'nın Kurumlar Arası Uygulama ve Gelişmiş Kavramlar Ekibi'nde (IMPACT) yönetici ve kıdemli bir araştırma bilimcisi olan Rahul Ramachandran, "Dünya gözlemleri için AI temel modelleri, karmaşık bilimsel sorunları ele almak ve AI'nın çeşitli uygulamalarda daha geniş dağıtımını hızlandırmak için muazzam bir potansiyel sunuyor" dedi. 

"Yer bilimi ve uygulama topluluklarını, bu ilk HLS temel modelini çeşitli kullanımlar için değerlendirmeye ve avantajları ve dezavantajları hakkında geri bildirim paylaşmaya çağırıyoruz" diye ekledi. ®

Zaman Damgası:

Den fazla Kayıt