IBM y la Agencia Espacial Europea (ESA) lanzaron hoy Terramind, un nuevo modelo de IA de código abierto con una comprensión «intuitiva» de la Tierra. Según el equipo de investigación, el sistema es el modelo de IA de mejor rendimiento para la observación de la Tierra.
En una evaluación dirigida por ESA, Terramind venció a 12 modelos de IA líderes en el punto de referencia de Pangea, un estándar comunitario para la observación de la Tierra. El modelo se destacó en varias tareas del mundo real, incluida la clasificación de la cobertura del suelo, la detección de cambios y el análisis de sensores múltiples. En promedio, superó a otros modelos en un 8% o más.
«Para mí, lo que distingue a Terramind es su capacidad para ir más allá de simplemente procesar observaciones de la Tierra con algoritmos de visión por computadora», dijo Juan Bernabé-Moreno, director de IBM Research UK e Irlanda. «En cambio, tiene una comprensión intuitiva de los datos geoespaciales y nuestro planeta».
Terramind es un modelo de IA generativo que puede comprender diferentes tipos de datos, como imágenes, texto y secuencias basadas en el tiempo (como los patrones climáticos), y las conexiones spot entre estos diferentes tipos de información. Eso es particularmente útil cuando se trata de un sistema inmensamente complejo como la Tierra.
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El modelo fue entrenado en 9 millones de muestras extraídas de nueve tipos de datos diferentes, incluidas imágenes satelitales, registros climáticos, características del terreno y mapas de vegetación. El amplio conjunto de datos cubrió cada región y bioma en la Tierra. Fue diseñado para minimizar el sesgo y garantizar que el modelo se pueda usar de manera confiable en todo el mundo, dijeron los investigadores.
ESA e IBM expanden el empuje de AI al modelado climático
Terramind se basa en Prithvi, una familia de código abierto de modelos climáticos fundamentales lanzados por IBM y NASA en 2023. Los modelos Prithvi requieren una potencia computacional relativamente menos que el software de modelado climático tradicional, lo que los hace potencialmente más amigables con el medio ambiente.
Una característica destacada de Terramind es su «pensamiento en modalidades» (TIM). Similar a razonamiento de la cadena de pensamiento En los modelos de idiomas, Tim permite que Terramind autogenere datos adicionales para mejorar su rendimiento.
«Tim Tuning aumenta la eficiencia de los datos al autogenerarse los datos de capacitación adicionales relevantes para el problema que se aborda, por ejemplo, diciéndole al modelo que» piense «sobre la cubierta de la tierra al asignar cuerpos de agua», dijo Johannes Jakubik, un científico de investigación de IBM con sede en Zúrich.
Terramind fue construido en colaboración con la firma polaca de Spacetech KP Labs, el Centro de Supercomputación Jülich en Alemania y la Agencia Espacial Alemana (DLR). El modelo ahora está disponible de código abierto en la cara abrazada. Las versiones ajustadas se lanzarán en los próximos meses.
La ESA, la NASA e IBM de ninguna manera son las únicas organizaciones que experimentan con modelos de IA para el pronóstico climático. Otro ejemplo surgió de Google Deepmind, que recientemente dio a conocer un Pronosticador meteorológico de ai eso Hace predicciones más rápidas y precisas que el mejor sistema disponible en la actualidad.
La UE también ha experimentado con la tecnología. El año pasado, el sindicato dio a conocer un integral gemelo digital de la tierra que utiliza vastas tocones de datos para mejorar las predicciones climáticas.
