近来，IBM 与开源 AI 渠道 Hugging Face 一起宣告，根据美国宇航局（NASA）卫星数据构建的IBM watsonx.ai地舆空间根底模型现已在Hugging Face 发布。它将成为Hugging Face上至今最大的地舆空间根底模型，也是首个与NASA协作构建的开源AI根底模型。
获取最新数据仍然是气候科学研讨面对的首要应战，由于环境条件简直每天都在改动。虽然数据量不断添加（NASA预估到2024年，其新使命将发生25万 TB的数据），但科学家和研讨人员们在剖析这些大型数据集时仍面对妨碍。作为与NASA签署的空间举动协议（Space Act Agreement）的一部分，IBM本年早些时候构建了一个用于处理地舆空间数据的AI根底模型。现在，两边联手业界公认的开源领导者和Transformer模型库Hugging Face，一起发布上述地舆空间根底模型，以扩展气候和地球科学研讨中对AI技能的拜访和运用，然后加快立异。
IBM研讨院人工智能副总裁Sriram Raghavan表明：“在加快气候改动等要害范畴的研讨发现上，开源技能的人物越来越重要。IBM的根底模型旨在创立灵敏、可复用的AI体系，经过将其与NASA的地球卫星数据库相结合，并发布在抢先的开源AI渠道Hugging Face上，咱们能够运用协作的力气，施行更快速、更有影响力的解决方案，改善地球环境。”
Hugging Face产品和增加事务负责人Jeff Boudier表明：“AI仍然是一个以科学为驱动的范畴，而科学发展有必要经过信息同享和协作获得。这便是为什么开源AI、敞开数据集和模型关于AI的持续发展如此重要，然后让更多人获益于技能。”
NASA首席科学数据官Kevin Murphy表明：“咱们信任根底模型有潜力改动观测数据剖析的方法，协助咱们更好地了解咱们的星球。咱们期望经过开源这些模型扩展其影响力。”
该根底模型由IBM和NASA一起练习，运用了曩昔一年在美国大陆范围内的Harmonized Landsat Sentinel-2（HLS）卫星数据，并根据洪水和燃烧区域的符号数据进行了调优。比较于现在的抢先技能，该模型仅运用平等条件下一半的符号数据，便完成了15%的作用改善。经过进一步的调优，该模型还能够运用于追寻森林采伐、猜测农作物产值、检测和监测温室气体等新使命。IBM和NASA的研讨人员还与克拉克大学协作，将该模型用于时刻序列切割（time-series segmentation）和相似性研讨等范畴。
此次发布紧随两边在本年早些时候联合发布的AI模型，后者旨在加快卫星图画剖析、推进科学发现。这也是NASA为期十年的开源科学建议的一部分，该建议旨在树立一个更为敞开、容纳、协作的科学一起体。
此次发布的地舆空间模型凭借了IBM根底模型技能，是IBM创立和练习可用于不同使命、完成多情境下信息运用的AI模型的一部分。本年7月，IBM宣告其AI和数据渠道watsonx开端正式上市，它旨在根据可信任的数据，协助企业扩展和加快抢先AI技能的影响力。作为IBM watsonx的一部分，该地舆空间模型的商业版将于本年晚些时候经过IBM Environmental Intelligence Suite（IBM环境智能套件，EIS）推向市场。