IBM e NASA disponibilizam modelo de IA open-source para ajudar o combate às alterações clim&

O modelo de IA geoespacial da IBM tem como objetivo acelerar as descobertas relativas às alterações climáticas, na análise de dados de satélite da NASA.

Este verão o mundo lidou com extremo calor, com valores a bater recordes. Os incêndios e as inundações são causas das alterações climáticas. O 💥️mapeamento destes eventos poderá ajudar as comunidades a prever as áreas de maior risco no futuro e planearem onde colocar o foco dos recursos. Em fevereiro deu-se início a um projeto que utiliza Inteligência Artificial da IBM e os satélites da NASA para investigarem juntos as alterações climáticas.

Nos últimos seis meses foi criado um modelo de IA capaz de acelerar a análise das imagens de satélite para diminuir o tempo de novas descobertas científicas. 💥️Outro objetivo do projeto foi disponibilizar a mais pessoas o acesso a cerca de 250 mil TB de dados da missão NASA. Nesse sentido, a IBM está a disponibilizar o modelo de IA em open-source na plataforma Hugging Face.

É referido como o primeiro modelo open-source de IA que a NASA colaborou na sua construção. 💥️Este pode analisar dados geoespaciais até quatro vezes mais rápido que os modelos de deep-learning topo de gama, nas estimativas da IBM. Há ainda uma versão comercial deste modelo, como parte da oferta de IA da IBM e dados da plataforma watsonx, que vai estar disponível no final do ano.

A 💥️IBM afinou o modelo para permitir aos utilizadores mapear a extensão de anteriores inundações e incêndios, medidas que podem ser utilizados para prever futuras áreas de risco. Com afinações adicionais, este modelo também pode ser usado para monitorizar a deflorestação, a deteção de gases de efeito de estufa ou as colheitas. Os modelos são versáteis e através de open-source os investigadores podem melhorá-los e construir outras aplicações.

É explicado que na forma tradicional, a 💥️análise dos dados de satélite podem ser uma tarefa altamente entediante pelo tempo requerido pelos especialistas humanos a anotarem funcionalidades como árvores ou campos de cultivo em cada imagem de satélite. Estes modelos cortam muito do esforço manual ao extrair esses dados, necessitando de menos exemplos de treino.

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