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IBM y la NASA crean modelo fundacional de Inteligencia Artificial geoespacial

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Como parte de un Acuerdo de Ley Espacial con la NASA, IBM construirá un modelo funcional de Inteligencia Artificial (IA) para datos geoespaciales.

El anuncio de IBM y su colaboración con la NASA podría acelerar el análisis de imágenes satelitales e impulsar los descubrimientos científicos. Estimaciones de la NASA dicen que para el 2024, los científicos tendrán 250 mil terabytes de datos de nuevas misiones y los científicos e investigadores todavía enfrentan obstáculos en el análisis de grandes conjuntos de datos.

Como parte de un Acuerdo de Ley Espacial con la NASA, IBM construirá un modelo funcional de Inteligencia Artificial (IA) para datos geoespaciales.

IBM y la plataforma de Inteligencia Artificial de código abierto Hugging Face anunciaron que el modelo funcional geoespacial WatsonX.AI de IBM construido a partir de los datos satelitales de la NASA, estará disponible abiertamente en Hugging Face.

Se presume que será el más grande modelo fundacional en Hugging Face y el primer modelo fundacional con base de IA de código abierto construido en colaboración con la NASA.

El modelo entrenado por IBM y la NASA en Harmonized Landsat Sentinel2 satellite data a lo largo de un año, ha demostrado una mejora del 15% con respecto a las técnicas de última generación utilizando la mitad de los datos etiquetados.

El modelo base se puede reutilizar para tareas como el seguimiento de la deforestación, la predicción del rendimiento de los cultivos, o la detección y seguimiento de los gases de efecto invernadero.

Además, los investigadores de IBM y de la NASA también trabajan con Clark University para adaptar el modelo para aplicaciones como la segmentación de series de tiempo y la investigación de similitudes.

El anuncio de IBM y su colaboración con la NASA podría acelerar el análisis de imágenes satelitales e impulsar los descubrimientos científicos.

También forma parte de la iniciativa Científica de Código Abierto de la NASA para construir una comunidad científica más accesible, inclusiva y colaborativa.

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