Satélite de código abierto de IBM y la NASA

IBM y la NASA han creado y lanzado Prithvi: un modelo básico de inteligencia artificial de código abierto que puede ayudar a los científicos y otras personas a analizar imágenes satelitales.

El modelo de transformador de visión, lanzado bajo una licencia de Apache 2, es relativamente pequeño con 100 millones de parámetros, y fue entrenado con un año de imágenes recopiladas por el programa Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) de los expertos espaciales estadounidenses. Además del modelo principal, hay disponibles tres variantes de Prithvi, optimizadas para identificar inundaciones; cicatrices de quemaduras de incendios forestales; y cultivos y otros usos de la tierra.

Básicamente, funciona así: alimentas a uno de los modelos con una fotografía satelital aérea y etiqueta las áreas en el instante que comprende. Por ejemplo, la variante ajustada para cultivos puede señalar dónde probablemente haya agua, bosques, campos de maíz, campos de algodón, tierras urbanizadas, humedales, etc.

Imaginamos que esta colección sería útil para, por ejemplo, automatizar el estudio de los cambios en la tierra a lo largo del tiempo, como el seguimiento de la erosión por inundaciones o cómo la sequía y los incendios forestales han afectado una región. Big Blue y la NASA no son los primeros en hacer esto con el aprendizaje automático: hay muchos esfuerzos previos que podríamos citar.

Puede encontrar una demostración del modelo Prithvi de clasificación de cultivos aquí. Proporcione sus propias imágenes de satélite o utilice uno de los ejemplos al final de la página. Haga clic en Enviar para ejecutar el modelo en vivo.

"Creemos que los modelos básicos tienen el potencial de cambiar la forma en que se analizan los datos de observación y ayudarnos a comprender mejor nuestro planeta", dijo en un comunicado Kevin Murphy, director de datos científicos de la NASA. "Y al abrir el código fuente de dichos modelos y ponerlos a disposición del mundo, esperamos multiplicar su impacto".

Los desarrolladores pueden descargar los modelos de Hugging Face aquí.

Hay otras demostraciones en línea de Prithvi, como esta para la variante ajustada para cuerpos de agua; éste para detectar cicatrices de incendios forestales; y éste que muestra la capacidad del modelo para reconstruir áreas parcialmente fotografiadas.

Un modelo básico es un modelo generalizado previamente entrenado capaz de ajustarse para realizar tareas específicas; es un término acuñado por el Instituto Stanford para la Inteligencia Artificial Centrada en el Humano. IBM afirma que Prithvi es hasta un 15 por ciento mejor que las técnicas de última generación anteriores (sin nombre) para analizar imágenes geoespaciales, a pesar de depender de menos de la mitad de datos etiquetados.

Se espera que este modelo ayude a las personas a rastrear el cambio climático y el uso de la tierra, especialmente porque se estima [PDF] que la cantidad de datos satelitales recopilados por sondas científicas que orbitan la Tierra alcanzará los 250.000 terabytes para 2024.

IBM dijo que entrenó el modelo utilizando Vela, su grupo de supercomputadoras de IA. Dicho esto, también nos dicen que a Big Blue le tomó solo aproximadamente una hora ajustar el modelo para detectar inundaciones usando una GPU Nvidia V100, por lo que es posible que no necesite grandes cantidades de hierro para crear su propia variante.

Una versión comercializada, sea cual sea, de Prithvi estará disponible a finales de este año.

"Los modelos básicos de IA para las observaciones de la Tierra presentan un enorme potencial para abordar problemas científicos complejos y acelerar el despliegue más amplio de la IA en diversas aplicaciones", dijo Rahul Ramachandran, gerente y científico investigador senior del Equipo Interinstitucional de Implementación y Conceptos Avanzados (IMPACT) de la NASA.

"Hacemos un llamado a las comunidades de aplicaciones y ciencias de la Tierra para que evalúen este modelo inicial de base HLS para una variedad de usos y compartan comentarios sobre sus ventajas e inconvenientes", añadió. ®

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