IBM и НАСА обединяват сили за разкриването на нови тайни за Земята
Изменението на климата води до увеличение на горещините и сушата, които подхранват горските пожари. Как ще се отрази димът от тези пожари върху качеството на въздуха? Какво ще е въздействието на горещите талази през миналата година върху реколтата от царевица и пшеница? Това са единствено някои от въпросите, на които учените биха желали да си отговорят, като за задачата основават милиони научни публикации за процесите на Земята и изследват планини от сателитни изображения. За да улеснят тази задача на научната общественост, НАСА и IBM оповестиха ново съдействие, чиято цел е основаването на модели на основата на изкуствен интелект, които да проучват петабайти от текстове и данни от отдалечено наблюдаване, излиза наяве от уеб страницата на софтуерния колос. " Ползите няма да са единствено за НАСА, само че и за доста други организации и организации ", споделя Рахул Рамачандран, старши теоретичен помощник в Центъра за галактически полети " Маршал " на галактическата организация. " Надяваме се, че тези модели ще създадат информацията и знанията по-достъпни за всички и ще насърчат хората да основават приложения, които улесняват потреблението на нашите масиви от данни, с цел да се вършат открития и да се вземат решения въз основа на най-новите научни достижения. " Като цяло моделите за изкуствен интелект гълтам големи количества необработени данни и без експлицитни указания откриват главните зависимости сред тях, както и тяхната конструкция. Ако един модел бъде подготвен в съществени линии, той може по-късно елементарно да бъде приспособен за напълно нова задача с стеснен набор от ръчно маркирани образци. Една от главните спънки пред използването на машинно образование към данни от отдалечени проучвания на естествени феномени е неналичието на обучителни образци - обекти като дървета и аграрни култури в сателитни данни, сегментирани и маркирани от специалисти, тъй че компютърът да знае върху какви характерности да се концентрира. Проектът на НАСА и IBM цели да отстрани тази спънка. Космическата организация разполага със 70 петабайта данни за естествените науки - брой, който се чака да се усили четирикратно с неотдавнашното пускане на задачата Surface Water and Ocean Topography (SWOT) и самодейността NISAR, която ще мери изменящите се екосистеми, динамичните повърхности и ледените маси на Земята и би трябвало да стартира през 2024 година Рамачандран се надява, че моделите, създадени взаимно с IBM, могат да усилят неведнъж полезността на данните на НАСА. За задачата ще бъдат построени два фундаментални модела.
Първият ще бъде подготвен върху масиви от научни списания за естествени науки. Неговата задача ще бъде да провежда тематично литературата по другите тематики и да улесни търсенето и откриването на нови познания.
Вторият модел ще бъде подготвен върху известния набор от данни на USGS - Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) на галактическата организация, който отразява измененията в земеползването, запечатани от спътници в околоземната орбита. Последващите приложения, които могат да имат тези два модела, включват разкриване на евентуални естествени бедствия и следене на измененията в растителността и местообитанията на дивите животни, което ще помогне за ръководството на естествените запаси. Лесен достъп до всичко, което сме научили за Земята Голяма част от литературата в региона на естествените науки е написана с дребни букви, изпълнена е със комплицирани понятия и постоянно липсва контекс, който би разрешил на неспециалистите да се потопят и бързо да навлязат в дадена тематика. Един главен модел за образуване на цялата тази информация би могъл доста да опрости процеса на търсене и разкриване. IBM построява точно подобен, като употребява близо 300 000 публикации от списания, оповестени от AGU и AMS, наред с други научни организации. Към днешна дата откривателите са в развой на фина конфигурация на езиковия модел, а НАСА създава примери за премерване на успеваемостта му. След като бъде изцяло подготвен, той ще бъде интегриран с PrimeQA - многоезична платформа с отворен код, която дава отговори на разнообразни въпроси, основана от IBM. Крайната цел е когато даден консуматор вкара въпроса: " Как аерозолите ще повлияят на изменението на климата? ", моделът да може да заключи отговора на база на най-новите научни публикации по тематиката и да даде допустимо най-вече свързани материали за подтекст. Списъкът с евентуални консуматори на сходна система включва учени, занимаващи се с проучване на Земята и работата с данни, политици и публични организации. " Целта ни е да разкрием това познание, което постоянно сега остава прикрито, с цел да могат повече хора да го употребяват ", споделя Рамачандран. " Моделът би могъл да помогне на потребителите да намерят подобаващи проучвания и набори от данни в региона, която ги интересува. Той би могъл също по този начин да помогне за идентифициране на тематики, към които има възходящ интерес, което ще разреши на НАСА и други научни организации да запълват пропуските в тях ".
Обстоен взор върху климатичните условия
Второто направление, в което ще си партнират IBM и НАСА, е ориентирано към построяването на основополагащ модел, който да улесни създаването на AI приложения за разбор на сателитни данни в огромен мащаб. IBM стартира с набора от данни HLS и в случай че успее, ще се заеме с MERRA-2, който съдържа информация за атмосферни наблюдения и може да усъвършенства доста приложенията за прогнозиране на времето и климата. " Красотата на моделите е в това, че те евентуално могат да се употребяват за доста приложения надолу по веригата ", сподели Рамачандран. Учените употребяват HLS, с цел да схванат и предвиждат къде се изсичат гори, къде се уголемяват градове и къде ще се усилят или понижат добивите на аграрни култури. Практическите приложения включват също по този начин съгласуване на реакциите при естествени бедствия, наблюдаване на минни обекти и следене на инвазивни типове. Повечето сходни модели до момента са основани върху думи, само че откривателите се надяват, че те ще могат да се оправят също толкоз дейно и на база на изображения. " Засега резултатите ни са обещаващи ", споделя откривателят от IBM Рагу Ганти. " Ако успеем да изградим модел на основата на HLS, ще има хиляди други набори от данни от отдалечено наблюдаване, които биха могли да се възползват от него, проправяйки пътя за нови приложения и открития. "
Първият ще бъде подготвен върху масиви от научни списания за естествени науки. Неговата задача ще бъде да провежда тематично литературата по другите тематики и да улесни търсенето и откриването на нови познания.
Вторият модел ще бъде подготвен върху известния набор от данни на USGS - Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) на галактическата организация, който отразява измененията в земеползването, запечатани от спътници в околоземната орбита. Последващите приложения, които могат да имат тези два модела, включват разкриване на евентуални естествени бедствия и следене на измененията в растителността и местообитанията на дивите животни, което ще помогне за ръководството на естествените запаси. Лесен достъп до всичко, което сме научили за Земята Голяма част от литературата в региона на естествените науки е написана с дребни букви, изпълнена е със комплицирани понятия и постоянно липсва контекс, който би разрешил на неспециалистите да се потопят и бързо да навлязат в дадена тематика. Един главен модел за образуване на цялата тази информация би могъл доста да опрости процеса на търсене и разкриване. IBM построява точно подобен, като употребява близо 300 000 публикации от списания, оповестени от AGU и AMS, наред с други научни организации. Към днешна дата откривателите са в развой на фина конфигурация на езиковия модел, а НАСА създава примери за премерване на успеваемостта му. След като бъде изцяло подготвен, той ще бъде интегриран с PrimeQA - многоезична платформа с отворен код, която дава отговори на разнообразни въпроси, основана от IBM. Крайната цел е когато даден консуматор вкара въпроса: " Как аерозолите ще повлияят на изменението на климата? ", моделът да може да заключи отговора на база на най-новите научни публикации по тематиката и да даде допустимо най-вече свързани материали за подтекст. Списъкът с евентуални консуматори на сходна система включва учени, занимаващи се с проучване на Земята и работата с данни, политици и публични организации. " Целта ни е да разкрием това познание, което постоянно сега остава прикрито, с цел да могат повече хора да го употребяват ", споделя Рамачандран. " Моделът би могъл да помогне на потребителите да намерят подобаващи проучвания и набори от данни в региона, която ги интересува. Той би могъл също по този начин да помогне за идентифициране на тематики, към които има възходящ интерес, което ще разреши на НАСА и други научни организации да запълват пропуските в тях ".
Обстоен взор върху климатичните условия
Второто направление, в което ще си партнират IBM и НАСА, е ориентирано към построяването на основополагащ модел, който да улесни създаването на AI приложения за разбор на сателитни данни в огромен мащаб. IBM стартира с набора от данни HLS и в случай че успее, ще се заеме с MERRA-2, който съдържа информация за атмосферни наблюдения и може да усъвършенства доста приложенията за прогнозиране на времето и климата. " Красотата на моделите е в това, че те евентуално могат да се употребяват за доста приложения надолу по веригата ", сподели Рамачандран. Учените употребяват HLS, с цел да схванат и предвиждат къде се изсичат гори, къде се уголемяват градове и къде ще се усилят или понижат добивите на аграрни култури. Практическите приложения включват също по този начин съгласуване на реакциите при естествени бедствия, наблюдаване на минни обекти и следене на инвазивни типове. Повечето сходни модели до момента са основани върху думи, само че откривателите се надяват, че те ще могат да се оправят също толкоз дейно и на база на изображения. " Засега резултатите ни са обещаващи ", споделя откривателят от IBM Рагу Ганти. " Ако успеем да изградим модел на основата на HLS, ще има хиляди други набори от данни от отдалечено наблюдаване, които биха могли да се възползват от него, проправяйки пътя за нови приложения и открития. "
Източник: profit.bg
КОМЕНТАРИ