नासा और आईबीएम नई पृथ्वी खोजों को प्रोत्साहित करने के लिए कृत्रिम बुद्धि-आधारित मॉडल विकसित करने के लिए सहयोग कर रहे हैं
नासा और आईबीएम ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) आधारित मॉडल विकसित करने के लिए एक साथ काम किया है जो पृथ्वी के बारे में वैज्ञानिक ज्ञान को आगे बढ़ाने के लिए बड़े पैमाने पर डेटा सेट निकालने की सुविधा प्रदान करता है, और दुनिया को बदलते परिवेश के अनुकूल बनाने में मदद करता है।
नासा ने एक बयान में कहा कि संयुक्त कार्य पहली बार नासा अर्थ ऑब्जर्वेशन सैटेलाइट डेटा में एआई मॉडल फाउंडेशन तकनीक को लागू करेगा।
बेसिस मॉडल एआई मॉडल के प्रकार हैं जो बिना लेबल वाले डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला पर प्रशिक्षित होते हैं, विभिन्न कार्यों के लिए उपयोग किए जा सकते हैं, और एक स्थिति के बारे में जानकारी को दूसरी स्थिति में लागू कर सकते हैं।
नासा के मार्शल स्पेस फ्लाइट सेंटर के प्रमुख अन्वेषक राहुल रामचंद्रन ने कहा, “आधार मॉडल की सुंदरता यह है कि उनका उपयोग कई अंतिम अनुप्रयोगों के लिए किया जा सकता है।”
रामचंद्रन ने एक बयान में कहा, “इन नींव मॉडल का निर्माण छोटी टीमों द्वारा नहीं किया जा सकता है, आपको विभिन्न संगठनों में उनके अलग-अलग दृष्टिकोण, संसाधन और कौशल सेट लाने के लिए टीमों की आवश्यकता है।”
परियोजनाओं में से एक, बयान में कहा गया है, नासा के हार्मोनाइज्ड लैंडसैट सेंटिनल -2 (HLS) डेटासेट पर एक IBM जियोस्पेशियल-इंटेलिजेंस मॉडल को प्रशिक्षित करेगा, जो पृथ्वी की परिक्रमा करने वाले उपग्रहों द्वारा कैप्चर किए गए भूमि कवर और भूमि-उपयोग परिवर्तनों का रिकॉर्ड है।
प्राकृतिक आपदाओं, चक्रीय फसल की पैदावार, और वन्यजीव आवास जैसी घटनाओं के भौगोलिक पदचिह्न में परिवर्तन की पहचान करने के लिए उपग्रह डेटा का विश्लेषण करके, यह मॉडल तकनीक शोधकर्ताओं को हमारे ग्रह के पारिस्थितिक तंत्र का महत्वपूर्ण विश्लेषण प्रदान करने में मदद करेगी।
इस सहयोग का एक अन्य उत्पाद पृथ्वी विज्ञान साहित्य का खोज योग्य संग्रह होने की उम्मीद है।
कंपनी ने कहा कि आईबीएम ने एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) मॉडल विकसित किया है, जिसे साहित्य को व्यवस्थित करने और नए ज्ञान की खोज को आसान बनाने के लिए भू-विज्ञान पत्रिकाओं में लगभग 300,000 लेखों पर प्रशिक्षित किया गया था।
शोधकर्ताओं के लिए एक संसाधन प्रदान करने के अलावा, पृथ्वी विज्ञान के लिए नया भाषा मॉडल नासा के विज्ञान डेटा प्रबंधन और प्रबंधन प्रक्रियाओं में लाया जा सकता है।
(बिजनेस स्टैंडर्ड टीम द्वारा इस रिपोर्ट के लिए केवल शीर्षक और छवि पर फिर से काम किया जा सकता है, बाकी सामग्री एक साझा फ़ीड से स्वचालित रूप से उत्पन्न होती है।)