{"id":435,"date":"2025-04-22T15:02:28","date_gmt":"2025-04-22T15:02:28","guid":{"rendered":"https:\/\/pcreacondicionados.com\/blog\/ibm-y-esa-lanzan-el-modelo-de-ia-con-comprension-intuitiva-de-la-tierra\/"},"modified":"2025-04-22T15:02:28","modified_gmt":"2025-04-22T15:02:28","slug":"ibm-y-esa-lanzan-el-modelo-de-ia-con-comprension-intuitiva-de-la-tierra","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pcreacondicionados.com\/blog\/ibm-y-esa-lanzan-el-modelo-de-ia-con-comprension-intuitiva-de-la-tierra\/","title":{"rendered":"IBM y ESA lanzan el modelo de IA con comprensi\u00f3n ‘intuitiva’ de la tierra"},"content":{"rendered":"
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IBM y la Agencia Espacial Europea (ESA) lanzaron hoy Terramind, un nuevo modelo de IA de c\u00f3digo abierto con una comprensi\u00f3n \u00abintuitiva\u00bb de la Tierra. Seg\u00fan el equipo de investigaci\u00f3n, el sistema es el modelo de IA de mejor rendimiento para la observaci\u00f3n de la Tierra.<\/span><\/p>\n

En una evaluaci\u00f3n dirigida por ESA, Terramind venci\u00f3 a 12 modelos de IA l\u00edderes en el punto de referencia de Pangea, un est\u00e1ndar comunitario para la observaci\u00f3n de la Tierra. El modelo se destac\u00f3 en varias tareas del mundo real, incluida la clasificaci\u00f3n de la cobertura del suelo, la detecci\u00f3n de cambios y el an\u00e1lisis de sensores m\u00faltiples. En promedio, super\u00f3 a otros modelos en un 8% o m\u00e1s.<\/span><\/p>\n

\u00abPara m\u00ed, lo que distingue a Terramind es su capacidad para ir m\u00e1s all\u00e1 de simplemente procesar observaciones de la Tierra con algoritmos de visi\u00f3n por computadora\u00bb, dijo Juan Bernab\u00e9-Moreno, director de IBM Research UK e Irlanda. \u00abEn cambio, tiene una comprensi\u00f3n intuitiva de los datos geoespaciales y nuestro planeta\u00bb.<\/p>\n

Terramind es un modelo de IA generativo que puede comprender diferentes tipos de datos, como im\u00e1genes, texto y secuencias basadas en el tiempo (como los patrones clim\u00e1ticos), y las conexiones spot entre estos diferentes tipos de informaci\u00f3n. Eso es particularmente \u00fatil cuando se trata de un sistema inmensamente complejo como la Tierra. <\/span><\/p>\n

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El \ud83d\udc9c de la tecnolog\u00eda de la UE<\/p>\n

Los \u00faltimos rumores de la escena tecnol\u00f3gica de la UE, una historia de nuestro sabio fundador de Ol ‘Boris y un arte de IA cuestionable. Es gratis, cada semana, en su bandeja de entrada. \u00a1Reg\u00edstrese ahora!<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

El modelo fue entrenado en 9 millones de muestras extra\u00eddas de nueve tipos de datos diferentes, incluidas im\u00e1genes satelitales, registros clim\u00e1ticos, caracter\u00edsticas del terreno y mapas de vegetaci\u00f3n. El amplio conjunto de datos cubri\u00f3 cada regi\u00f3n y bioma en la Tierra. Fue dise\u00f1ado para minimizar el sesgo y garantizar que el modelo se pueda usar de manera confiable en todo el mundo, dijeron los investigadores. <\/span><\/p>\n

ESA e IBM expanden el empuje de AI al modelado clim\u00e1tico<\/h2>\n

Terramind se basa en Prithvi, una familia de c\u00f3digo abierto de modelos clim\u00e1ticos fundamentales lanzados por IBM y NASA en 2023. Los modelos Prithvi requieren una potencia computacional relativamente menos que el software de modelado clim\u00e1tico tradicional, lo que los hace potencialmente m\u00e1s amigables con el medio ambiente.<\/span><\/p>\n

Una caracter\u00edstica destacada de Terramind es su \u00abpensamiento en modalidades\u00bb (TIM). Similar a <\/span>razonamiento de la cadena de pensamiento<\/span><\/a> En los modelos de idiomas, Tim permite que Terramind autogenere datos adicionales para mejorar su rendimiento. <\/span><\/p>\n

\u00abTim Tuning aumenta la eficiencia de los datos al autogenerarse los datos de capacitaci\u00f3n adicionales relevantes para el problema que se aborda, por ejemplo, dici\u00e9ndole al modelo que\u00bb piense \u00absobre la cubierta de la tierra al asignar cuerpos de agua\u00bb, dijo Johannes Jakubik, un cient\u00edfico de investigaci\u00f3n de IBM con sede en Z\u00farich. <\/span><\/p>\n

Terramind fue construido en colaboraci\u00f3n con la firma polaca de Spacetech KP Labs, el Centro de Supercomputaci\u00f3n J\u00fclich en Alemania y la Agencia Espacial Alemana (DLR). El modelo ahora est\u00e1 disponible de c\u00f3digo abierto en la cara abrazada. Las versiones ajustadas se lanzar\u00e1n en los pr\u00f3ximos meses. <\/span><\/p>\n

La ESA, la NASA e IBM de ninguna manera son las \u00fanicas organizaciones que experimentan con modelos de IA para el pron\u00f3stico clim\u00e1tico. Otro ejemplo surgi\u00f3 de Google Deepmind, que recientemente dio a conocer un <\/span>Pronosticador meteorol\u00f3gico de ai<\/span> eso <\/span>Hace predicciones m\u00e1s r\u00e1pidas y precisas que el mejor sistema disponible en la actualidad. <\/span><\/p>\n

La UE tambi\u00e9n ha experimentado con la tecnolog\u00eda. El a\u00f1o pasado, el sindicato dio a conocer un integral <\/span>gemelo digital de la tierra<\/span> que utiliza vastas tocones de datos para mejorar las predicciones clim\u00e1ticas.<\/span><\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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