La tecnología sin duda se a vuelto una erramienta invaluable para apoyar las investigaciones. Así vemos como la NASA está aplicando la inteligencia artificial (IA) para descubrir nuevos conocimientos en el enorme caudal de datos científicos geoespaciales y de la Tierra.
IBM y el Marshall Space Flight Center de la NASA anunciaron su colaboración entre sí. El trabajo conjunto aplicará por primera vez la tecnología de modelos fundacionales de IA a los datos de los satélites de observación de la Tierra de la NASA.
Los modelos fundacionales son tipos de modelos de IA que se entrenan en un amplio conjunto de datos no etiquetados, que se pueden utilizar para diferentes tareas y permiten aplicar información sobre una situación a otra. Estos modelos avanzaron rápidamente en el campo de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural (PLN) en los últimos cinco años, en el que IBM es pionera.
Las observaciones de la Tierra que permiten a los científicos estudiar y monitorear nuestro planeta, se están recopilando a un ritmo y volumen sin precedentes. Se requieren enfoques nuevos e innovadores para extraer conocimientos de estos vastos recursos de datos.
La IA, sin duda es una buena alternativa para los investigadores, una forma más fácil que analiza y obtiene información de estos grandes conjuntos de datos.
Las organizacioens tienen previsto desarrollar varias tecnologías nuevas para extraer información de las observaciones de la Tierra. Uno de los proyectos que se entán desarrollando en este momento, entrenará en un modelo fundacional de inteligencia geoespacial con la marca 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.
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.
Se espera que otro resultado de esta colaboración sea un corpus de literatura de Ciencias de la Tierra en el que se pueda buscar información fácilmente. IBM desarrolló un modelo de procesamiento de lenguaje natural entrenado con casi 300.000 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. 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.
_page-0001.jpg)
