La NASA e IBM investigarán cambio climático con Inteligencia Artificial
La NASA, a través de su Marshall Space Flight Center, e IBM firmaron un acuerdo para investigar el cambio climático de la Tierra a través de Inteligencia Artificial (IA) aplicada a los datos de los satélites de la agencia espacial con los que hace ejercicios de observación del planeta.
Ambas organizaciones señalaron que aprovecharán todo el estudio y desarrollos que tiene IBM respecto a la Inteligencia Artificial.
El ritmo de la recopilación de datos al monitorear la Tierra desde los satélites ha crecido a un ritmo y volumen sin precedentes, por lo que los aprovecharán para extraer conocimiento de ellos.
Explicaron que el objetivo de este trabajo es proporcionar a los investigadores una forma más fácil para analizar y obtener información de estos grandes conjuntos de datos. Asimismo, IBM señaló que la tecnología de modelos fundacionales que poseen tiene el potencial de acelerar el descubrimiento y el análisis de estos datos para avanzar rápidamente en la comprensión científica de la Tierra y la respuesta a los problemas relacionados con el clima.
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“Los modelos fundacionales demostraron su eficacia en el procesamiento del lenguaje natural y ahora llegó el momento de expandirlos a nuevos dominios y modalidades importantes para los negocios y la sociedad.
“La aplicación de modelos fundacionales a los datos geoespaciales, secuencias de eventos, series de tiempo y otros factores no lingüísticos dentro de los datos de las Ciencias de la Tierra permitirán que conocimientos e informaciones muy valiosas estén disponibles para un grupo mucho más amplio de investigadores, empresas y ciudadanos. En última instancia, podría facilitar que un mayor número de personas trabajen en algunos de nuestros problemas climáticos más apremiantes”, señaló Raghu Ganti, investigador principal de IBM.
En tanto, Rahul Ramachandran, senior research scientist del Marshall Space Flight Center de la NASA en Huntsville, Alabama, señaló que los modelos fundacionales pueden usarse potencialmente para muchas aplicaciones posteriores.
“El desarrollo de estos modelos fundacionales no puede ser abordado por equipos pequeños. Se necesitan equipos de distintas organizaciones que aporten sus diferentes perspectivas, recursos y habilidades”, dijo el experto de la NASA.
De acuerdo con IBM y la NASA, tienen previsto desarrollar varias tecnologías nuevas para extraer información de las observaciones de la Tierra. Detallaron que uno de los proyectos entrenará un modelo fundacional de inteligencia geoespacial de IBM con el conjunto de datos de Harmonized Landsat-Sentinel-2 (HLS) de la NASA, un registro de la superficie de la Tierra y los cambios en el uso del suelo captados por satélites en órbita terrestre.
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Asimismo, mediante el análisis de petabytes de datos satelitales para identificar cambios en la huella geográfica de fenómenos como desastres naturales, rendimiento cíclico de cultivos y hábitats de vida silvestre, esta tecnología de modelos fundacionales ayudará a los investigadores a proporcionar análisis críticos de los sistemas ambientales de nuestro planeta.
Dijeron que otro resultado de esta colaboración será un corpus de literatura de Ciencias de la Tierra en el que se pueda buscar información fácilmente.
Y es que, de acuerdo con IBM, la compañía desarrolló un modelo de procesamiento de lenguaje natural entrenado con casi 300 mil artículos de revistas de Ciencias de la Tierra, para organizar la literatura y facilitar el descubrimiento de nuevos conocimientos. Con una de las mayores cargas de trabajo de IA entrenadas en el software Red Hat OpenShift hasta la fecha, el modelo utiliza PrimeQA, un sistema de preguntas y respuestas multilingüe de código abierto de IBM.
Agregaron que más allá de proporcionar un recurso a los investigadores, el nuevo modelo de lenguaje para las Ciencias de la Tierra podría incorporarse a los procesos de gestión y administración de datos científicos de la NASA.
Gracias a este acuerdo también podrán realizar otros proyectos en conjunto, como la creación de un modelo fundacional para la predicción meteorológica y climática utilizando MERRA2, un conjunto de datos de observaciones atmosféricas.