Новости

Aug 04, 2023

IBM и НАСА открывают

ОБНОВЛЕНО 15:38 ПО ВОСТОЧНОМУ ВРЕМЕНИ / 3 АВГУСТА 2023 ГОДА, автор: Мария Дойчер Корпорация IBM и НАСА сегодня выпустили усовершенствованную модель искусственного интеллекта, призванную помочь исследователям быстрее анализировать спутниковые данные. Модель

ОБНОВЛЕНО 15:38 ПО ВОСТОЧНОМУ ВРЕМЕНИ / 3 АВГУСТА 2023 ГОДА

от Марии Дойчер

Корпорации IBM и НАСА сегодня представили усовершенствованную модель искусственного интеллекта, призванную помочь исследователям быстрее анализировать спутниковые данные.

Модель доступна на Hugging Face, популярной платформе, похожей на GitHub, для обмена нейронными сетями с открытым исходным кодом. Следующий этап сотрудничества IBM с НАСА будет сосредоточен на расширении возможностей ИИ для дополнительных случаев использования. По этой инициативе они будут сотрудничать с Университетом Кларка в Вустере, штат Массачусетс.

«Важнейшая роль технологий с открытым исходным кодом в ускорении таких важнейших областей открытий, как изменение климата, никогда не была более очевидной», — сказал Шрирам Рагхаван, вице-президент IBM Research AI.

IBM заявляет, что новая модель призвана помочь исследователям определить районы континентальной части США, которые могут подвергаться риску наводнений и лесных пожаров. По данным компании, модель может анализировать геопространственные данные в четыре раза быстрее, чем современные нейронные сети. Для обучения также требуется меньше данных.

IBM описывает ИИ как базовую модель или модель, которая может выполнять широкий спектр сложных вычислительных задач. Он основан на архитектуре Transformer — популярном подходе к проектированию нейронных сетей. Модели-трансформеры могут учитывать большое количество контекстной информации при обсуждении фрагмента данных, что позволяет им принимать более точные решения, чем другие системы искусственного интеллекта.

Эта технология лежит в основе многих из самых передовых систем искусственного интеллекта на рынке. Сюда входит GPT-4, новейшая модель большого языка OpenAI LP.

IBM и НАСА совместно обучили свою модель набору геопространственных данных под названием Harmonized Landsat Sentinel-2. Набор данных включает в себя изображения поверхности Земли, полученные спутником НАСА Landsat-8. Он также содержит измерения Sentinel-2, спутниковой группировки, управляемой Европейским космическим агентством.

IBM обучила модель искусственного интеллекта, используя суперкомпьютер Vela собственной разработки. Система, о которой компания объявила ранее в этом году, основана на чипах серии видеокарт Nvidia Corp. A100 для центров обработки данных. Vela использует высокопроизводительную версию A100 с особенно большим объемом встроенной памяти для хранения моделей искусственного интеллекта.

Помимо чипов Nvidia, суперкомпьютер оснащен программным обеспечением для виртуализации, разработанным IBM. Виртуализация упрощает некоторые задачи разработки ИИ, но эта простота достигается за счет снижения вычислительной мощности. IBM заявляет, что снизила влияние на производительность до менее чем 5%, что ее исследователи описывают как «самые низкие накладные расходы в отрасли, о которых нам известно».

Хотя IBM и NASA оптимизировали свою модель для обнаружения территорий, подверженных риску наводнений и лесных пожаров, по их оценкам, ее можно адаптировать и для других случаев использования. Отслеживание вырубки лесов — одна из задач, которую модель может ускорить. IBM заявляет, что его также можно использовать, чтобы помочь исследователям контролировать выбросы углекислого газа и прогнозировать урожайность сельскохозяйственных культур.

В будущем компания планирует и дальше расширять возможности ИИ. Для продолжения этой работы он объединился с исследователями из НАСА и Университета Кларка.

В рамках этой инициативы IBM надеется оптимизировать модель для сегментации временных рядов и исследования сходства. Это два популярных метода анализа данных, которые используются не только для геопространственных исследований, но и для ряда других задач. Сегментацию временных рядов можно, например, использовать для изучения причин колебаний цен на акции.

В конечном итоге IBM планирует сделать коммерческую версию модели доступной через свой пакет продуктов Watsonx. Представленный в мае пакет включает в себя набор программных инструментов, призванных помочь компаниям создавать передовые модели искусственного интеллекта и внедрять их в производство. Существуют также готовые нейронные сети, оптимизированные для различных случаев использования.

Watsonx работает на базе Red Hat OpenShift AI, еще одного недавно выпущенного компонента портфеля машинного обучения IBM. Это версия платформы разработки и развертывания приложений OpenShift, специально оптимизированная для рабочих нагрузок ИИ. Это предложение упрощает такие задачи, как мониторинг производительности моделей машинного обучения, работающих в рабочей среде.