IBMは最近、NASAと提携し、二酸化炭素排出量の追跡と気候変動の影響の監視を改善するための新たな地理空間基盤AIモデルを開発しました。これにより、衛星画像データの分析が容易になり、よりリアルタイムな情報提供が可能になります。このオープンソースモデルは現在、Hugging Faceプラットフォームで利用可能です。

IBMによると、この地理空間基盤モデルはIBMのWatsonx.aiプラットフォーム上に構築され、NASAのHarmonized Landsat Sentinel-2（HLS）衛星の画像を用いて1年間かけて学習されたとのことです。微調整を加えることで、この基盤モデルは森林伐採の追跡、農作物の収穫量の予測、温室効果ガスの検出と監視といったタスクに再利用できます。

NASAとIBMは、米国全土で発生した山火事の痕跡に基づいて学習させた、微調整されたモデルを公開しました。IBMによると、このモデルは事前学習済みのベースモデルにより、現在の最先端モデルと比較してラベル付きデータを75%削減してデータを分析できるとのことです。これにより、山火事の追跡と予測が大幅に改善され、モデル自体の効率も向上します。

IBM と NASA の研究者もクラーク大学と協力し、オープンソース モデルをさらに改良して、時系列セグメンテーションや類似性研究など、より幅広いアプリケーションに適したものにしようとしていると報告されています。

企業と気候科学者が直面する最大の課題の一つは、ラベル付けされたデータやアクセス可能な形式のデータの不足です。マイクロソフトとタタ・コンサルタンシー・サービスが今年初めに発表した調査によると、企業の80%が炭素排出量の目標を開示していないことが明らかになりました。これは、サプライチェーン全体と世界的な傾向に関するデータが不足していることが一因です。IBMは、AIがこのプロセスを効率化できると考えています。

これらの基本モデルは、ラベルなしデータの大規模なデータセットで学習されていますが、特定のユースケースに合わせて微調整し、ラベル付きデータを使用して展開することができます。つまり、IBMがリリースする地理空間モデルは、企業情報や特定の科学目的のデータに基づいて再調整することができ、分析能力を向上させることができます。

このモデルアプリケーションは、開発者がAIモデルを自由に共有できるHugging Faceプラットフォームですでにリリースされていますが、商用バージョンも今年後半にwassonx.aiでリリースされる予定で、企業が炭素排出量の追跡やネットゼロ目標の達成に活用しやすくなります。

「柔軟で再利用可能なAIシステムの基礎モデルを作成し、それをNASAの地球衛星データリポジトリと組み合わせ、Hugging Faceに提供することで、コラボレーションの力を活用し、地球を守るためのより迅速かつ効果的なソリューションを実装することができます」とIBM AIリサーチの副社長、スリラム・ラガヴァン氏は述べた。

Hugging Faceのプロダクト＆グロース担当責任者であるジェフ・ブーディエ氏は、「AIは依然として科学主導の分野であり、科学は情報の共有と連携を通じてのみ進歩します。だからこそ、オープンソースAIと、モデルやデータセットのオープンリリースは、より多くの人々に恩恵をもたらすAIの継続的な発展にとって非常に重要なのです」と述べています。

NASAの最高科学データ責任者であるケビン・マーフィー氏は、「この基礎モデルは、観測データの分析方法を変革する可能性を秘めています。このモデルを世界規模でオープンソース化することで、その影響力を拡大したいと考えています」と述べています。