JAKARTA – Im August letzten Jahres hat die NASA zusammen mit IBM und dem deutschen Forschungsinstitut Forsveyszentrum Jülich ein grundlegendes Modell der künstlichen Intelligenz (KI) namens Prithvi Geospatial Open Source auf den Markt gebracht.
Bei seiner Einführung sagte die NASA, dass dieses grundlegende KI-Modell eine Vielzahl geografischer Anwendungen unterstützen könne. Durch die Einbeziehung globaler Daten können die KI-Modelle von Prithvi nun noch mehr Dinge tun, einschließlich der Unterstützung von Landwirten.
Die NASA erklärte, dass das Prithvi-KI-Basismodell Landwirten helfen könnte, Veränderungen in der Landnutzung zu verfolgen, mögliche Katastrophen zu überwachen und festzustellen, ob Landstörungen auftreten werden, und Ernten auf der ganzen Welt vorherzusagen.
„Wir haben die wissenschaftliche Expertise der NASA direkt in dieses Kernmodell integriert, was es ihnen ermöglicht, Petabytes an Daten schnell in nachverfolgbare Informationen umzuwandeln“, sagte Kevin Murphy, Chief Data Science Officer der NASA.
Kevin fügt hinzu, dass diese Änderung Prithvi Geospatial zu einem großartigen Assistenten macht. Mithilfe dieses KI-Modells können Benutzer schnellere und genauere Entscheidungen treffen, um wirtschaftliche und soziale Vorteile zu erzielen.
Bevor dieses Grundmodell zu einem hochmodernen Werkzeug wurde, wurde es zunächst mit einer großen Datensammlung trainiert, begleitet von selbstlernenden Techniken. Anschließend nutzen die Forscher HLS-Satellitenbilder, die verschiedene Landschaften abbilden und minderwertige Daten aufgrund von Wolken oder Wetterbedingungen vermeiden können.
-Nach mehrmaligen Tests und kontinuierlicher Verbesserung der Schulung wurde festgestellt, dass das Grundmodell der Prithvi-Geodaten in bestimmten Anwendungen gut funktioniert. Die Rolle dieses Grundmodells ist sogar für eine Reihe von Erdüberwachungsanwendungen sehr wichtig.
Prithvi Geospatial kann Überschwemmungen nach einer Katastrophe kartieren und Brandnarben erkennen. Einige der bekannten Anwendungen, die dieses grundlegende KI-Modell verwenden, sind die multitemporale Wolkenimputation und die multitemporale Pflanzensegmentierung.
„Dieses verbesserte Modell wurde in verschiedenen Anwendungsfällen strengen Tests unterzogen, gewährleistet eine verbesserte Flexibilität und Leistung, produziert Versionen des Modells, die Anwendungen zur Umweltüberwachung ermöglichen und erhebliche soziale Vorteile mit sich bringt“, sagte Rahul Ramachandran, Leiter des grundlegenden KI-Modells bei Marshall.
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