NASA的人工智能和开放科学努力如何应对气候变化
由于气候变化,世界各地极端天气事件不断增加,对地球变暖进行进一步研究的需求也随之增加。 对于 NASA 来说,气候研究不仅涉及对这些事件进行研究,还授权外部研究人员也能做同样的事情。 该机构牵头的人工智能(AI)工作为实现这些目标提供了强大的工具。
2023 年,NASA 与 IBM Research 合作创建了 AI 地理空间基础模型(geospatial foundation model)。 该模型基于 NASA 广泛使用的大量统一 Landsat 和 Sentinel-2 (HLS) 数据进行训练,为应对环境挑战的各种人工智能研究提供了基础。 为了符合开放科学原则,该模型可供任何人免费访问。
HLS Geospatial FM 可在Hugging Face上获取基础模型作为基线,科学家可以开发各种应用程序,从而实现强大而高效的解决方案。 NASA 首席科学数据官办公室 (OCSDO) 的数据科学主管 Manil Maskey 解释道:“基础模型只知道数据中代表的内容。” “它就像一把瑞士军刀,可以用于多种不同的事情。”
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创建基础模型后,可以使用少量数据对其进行训练以执行特定任务。 迄今为止,跨机构实施和先进概念团队 (IMPACT) 与合作者已经通过微调地理空间基础模型来展示其功能,以检测林火“伤痕”、描绘洪水以及对农作物和其他土地利用类别进行分类。
由于创建初始基础模型需要计算资源,因此合作伙伴关系对于成功是必要的。 在这种情况下,NASA带来了数据和科学知识,而IBM带来了计算能力和AI算法优化专业知识。 该团队共同致力于通过开放科学原则使他们的研究变得可行,确保他们的模型对尽可能多的研究人员有用。
“为了大规模建立一个基础模型,我们很早就意识到,由一个机构来建立它是不可行的,”马斯基说。 “我们在基础模型上所做的一切都向公众开放,从预训练数据、代码、最佳实践、模型权重、微调训练数据到发布。 由于具有透明度,因此研究人员可以追踪为什么在数据或模型架构方面使用某些东西。”
继地理空间基础模型取得成功之后,NASA 和 IBM 研究中心继续合作,为天气和气候研究创建一个新的、类似的模型。 他们正在与橡树岭国家实验室 (ORNL)、NVIDIA 和几所大学合作,将这一模型变为现实。
这次的主要数据集将是现代时代研究和应用回顾分析第 2 版 (MERRA-2),这是从 1980 年至今的大气再分析数据的巨大集合。 与地理空间基础模型一样,天气和气候模型正在采用开放科学方法开发,并将在不久的将来向公众开放。
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[2]https://www.earthdata.nasa.gov/news/impact-ibm-hls-foundation-model