IBM和NASA近日联合宣布，在Hugging Face上正式发布watsonx.ai地理空间基础模型。该模型的开发最早于今年2月披露，旨在利用大规模卫星图像数据来推动气候科学的发展，改善地球上的生活。这个开放模型是在NASA的Harmonized Landsat Sentinel-2卫星数据（HLS）的基础上进行训练的，同时还使用了标记数据对其进行了进一步的微调，包括烧伤痕迹和洪水的映射等特定用途。
该地理空间基础模型受益于IBM开发的watsonx.ai项目的企业技术，该公司希望这一新模型中的创新将有助于科学和商业应用。
过去，IBM的企业用户在使用AI时面临的主要挑战之一是训练需要大量标记数据。而基础模型改变了这种范式。
基础模型首先在大量未标记的数据集上进行预训练。然后，可以使用一些标记数据对特定用例进行微调，以获得非常定制的模型。不仅模型被定制，IBM和NASA还发现，采用基础模型方法使训练速度更快，准确性也比完全基于标记数据构建的模型更高。
例如，IBM研究人员表示，在洪水模型预测的用例中，新的基础模型能够比现有技术提高15%的预测准确率，而使用的标记数据仅为现有技术的一半。
为什么IBM和NASA选择在Hugging Face上发布这个模型呢？Sriram Raghavan，IBM研究AI副总裁表示，Hugging Face已经成为了开放AI模型领域的领先社区。这是IBM今年早些时候宣布watsonx.ai项目时所做的认知。作为最初的合作伙伴，IBM与Hugging Face合作，为IBM的企业用户提供了访问开放AI模型的机会。
通过在Hugging Face上发布地理空间基础模型，IBM和NASA希望这个模型能够得到应用，并且希望随着时间的推移，能够有所改进。
尽管地理空间基础模型的核心受众是科学家，但Raghavan预计这些经验将对企业的AI用例也产生影响。
在直接影响方面，IBM已经推出了环境智能套件，该套件使用各种模型来帮助组织进行可持续发展。Raghavan表示，新的模型将在未来与该平台集成。
此外，还有潜力进行所谓的“元学习”，从而将所学应用于IBM的其他AI开发工作中。
开源地理空间AI基础模型的发布展示了数字化时代在AI领域的不断创新。这一模型不仅能够帮助科学家在地理空间数据上进行微调，还有望在企业领域产生积极影响。通过在Hugging Face上发布，这个模型能够得到更广泛的应用，也将为AI技术的发展和应用提供更多的可能性。
https://venturebeat.com/ai/ibm-and-nasa-deploy-open-source-geospatial-ai-foundation-model-on-hugging-face/
