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Aug 04, 2023

IBM y NASA abren

ACTUALIZADO 15:38 EDT / 3 DE AGOSTO DE 2023 por Maria Deutscher IBM Corp. y la NASA lanzaron hoy un modelo avanzado de inteligencia artificial diseñado para ayudar a los investigadores a analizar datos satelitales más rápido. El modelo

ACTUALIZADO 15:38 EDT / 03 DE AGOSTO DE 2023

por María Deutscher

IBM Corp. y la NASA lanzaron hoy un modelo avanzado de inteligencia artificial diseñado para ayudar a los investigadores a analizar datos satelitales más rápido.

El modelo está disponible en Hugging Face, una popular plataforma similar a GitHub para compartir redes neuronales de código abierto. La próxima fase de la colaboración de IBM con la NASA se centrará en ampliar su IA a casos de uso adicionales. Se asociarán con la Universidad Clark, con sede en Worcester, Massachusetts, en la iniciativa.

"El papel esencial de las tecnologías de código abierto para acelerar áreas críticas de descubrimiento, como el cambio climático, nunca ha sido más claro", dijo Sriram Raghavan, vicepresidente de IBM Research AI.

IBM dice que el nuevo modelo está diseñado para ayudar a los investigadores a identificar áreas en los EE. UU. continentales que pueden estar en riesgo de inundaciones e incendios forestales. Según la empresa, el modelo puede analizar datos geoespaciales hasta cuatro veces más rápido que las redes neuronales de última generación. También se necesitan menos datos para entrenar.

IBM describe la IA como un modelo básico o un modelo que puede realizar una amplia gama de tareas informáticas avanzadas. Se basa en la arquitectura Transformer, un enfoque popular para diseñar redes neuronales. Los modelos de transformadores pueden tener en cuenta una gran cantidad de información contextual al razonar sobre un dato, lo que les permite tomar decisiones más precisas que otros sistemas de IA.

La tecnología sustenta muchos de los sistemas de inteligencia artificial más avanzados del mercado. Eso incluye GPT-4, el último modelo de lenguaje grande de OpenAI LP.

IBM y la NASA entrenaron conjuntamente su modelo en un conjunto de datos geoespaciales llamado Harmonized Landsat Sentinel-2. El conjunto de datos incluye imágenes de la superficie de la Tierra tomadas por el satélite Landsat-8 de la NASA. También contiene mediciones de Sentinel-2, una constelación de satélites operada por la Agencia Espacial Europea.

IBM entrenó el modelo de IA utilizando su supercomputadora Vela desarrollada internamente. El sistema, que la compañía reveló a principios de este año, funciona con chips de la serie A100 de tarjetas gráficas para centros de datos de Nvidia Corp. Vela utiliza una versión de gama alta del A100 con un conjunto particularmente grande de memoria integrada para almacenar modelos de IA.

Además del silicio de Nvidia, la supercomputadora incluye software de virtualización desarrollado por IBM. La virtualización facilita ciertas tareas de desarrollo de IA, pero esa simplicidad tiene el costo de una potencia de procesamiento reducida. IBM dice que redujo el impacto en el rendimiento a menos del 5%, lo que sus investigadores describen como "los gastos generales más bajos en la industria que conocemos".

Aunque IBM y la NASA optimizaron su modelo para detectar áreas en riesgo de inundaciones e incendios forestales, estiman que también puede adaptarse a otros casos de uso. El seguimiento de la deforestación es una tarea que el modelo podría acelerar. IBM dice que también se puede utilizar para ayudar a los investigadores a monitorear las emisiones de carbono y pronosticar el rendimiento de los cultivos.

En el futuro, la compañía planea ampliar aún más las capacidades de la IA. Se ha asociado con investigadores de la NASA y la Universidad Clark para continuar con el esfuerzo.

Como parte de la iniciativa, IBM espera optimizar el modelo para la segmentación de series temporales y la investigación de similitudes. Estos son dos métodos populares de análisis de datos que se utilizan no sólo para la investigación geoespacial sino también para una variedad de otras tareas. La segmentación de series temporales puede utilizarse, por ejemplo, para estudiar la causa de las fluctuaciones del precio de las acciones.

IBM eventualmente planea hacer disponible una versión comercial del modelo a través de su suite de productos Watsonx. Presentada en mayo, la suite incluye una variedad de herramientas de software diseñadas para ayudar a las empresas a construir modelos avanzados de IA e implementarlos en producción. También hay redes neuronales empaquetadas y optimizadas para diversos casos de uso.

Watsonx funciona con Red Hat OpenShift AI, otro componente lanzado recientemente de la cartera de aprendizaje automático de IBM. Es una versión de la plataforma de implementación y desarrollo de aplicaciones OpenShift que está específicamente optimizada para cargas de trabajo de IA. La oferta facilita tareas como monitorear el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático que se ejecutan en producción.

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