Satellite open source IBM et NASA

IBM et la NASA ont élaboré et publié Prithvi : un modèle d'IA de base open source qui peut aider les scientifiques et d'autres personnes à analyser les images satellite.

Le modèle de transformateur de vision, publié sous licence Apache 2, est relativement petit avec 100 millions de paramètres et a été formé sur une année d'images collectées par le programme Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) des spécialistes de l'espace américain. En plus du modèle principal, trois variantes de Prithvi sont disponibles, affinées pour identifier les inondations ; cicatrices de brûlures dues aux incendies de forêt ; et les cultures et autres utilisations des terres.

Essentiellement, cela fonctionne comme ceci : vous envoyez à l'un des modèles une photo satellite aérienne, et il étiquette les zones en un instant qu'il comprend. Par exemple, la variante adaptée aux cultures peut indiquer où se trouvent probablement de l'eau, des forêts, des champs de maïs, des champs de coton, des terres aménagées, des zones humides, etc.

Nous imaginons que cette collection serait utile, par exemple, pour automatiser l’étude des modifications des terres au fil du temps – comme le suivi de l’érosion due aux inondations ou la façon dont la sécheresse et les incendies de forêt ont frappé une région. Big Blue et la NASA ne sont pas les premiers à faire cela avec l'apprentissage automatique : nous pourrions citer de nombreux efforts antérieurs.

Une démo du modèle Prithvi de classification des cultures peut être trouvée ici. Fournissez vos propres images satellite ou utilisez l’un des exemples en bas de page. Cliquez sur Soumettre pour exécuter le modèle en direct.

"Nous pensons que les modèles fondamentaux ont le potentiel de changer la façon dont les données d'observation sont analysées et nous aident à mieux comprendre notre planète", a déclaré Kevin Murphy, responsable des données scientifiques à la NASA, dans un communiqué. "Et en rendant ces modèles accessibles au monde entier, nous espérons multiplier leur impact."

Les développeurs peuvent télécharger les modèles de Hugging Face ici.

Il existe d'autres démos en ligne de Prithvi, comme celle-ci pour la variante adaptée aux plans d'eau ; celui-ci pour détecter les cicatrices d’incendies de forêt ; et celui-ci qui montre la capacité du modèle à reconstruire des zones partiellement photographiées.

Un modèle de base est un modèle généralisé pré-entraîné capable d'être affiné pour effectuer des tâches spécifiques ; c'est un terme inventé par l'Institut de Stanford pour l'intelligence artificielle centrée sur l'humain. IBM affirme que Prithvi est jusqu'à 15 % meilleur que les techniques de pointe précédentes (sans nom) pour analyser l'imagerie géospatiale, bien qu'il repose sur moins de la moitié de données étiquetées.

On espère que ce modèle aidera les gens à suivre le changement climatique et l'utilisation des terres, d'autant plus que la quantité de données satellitaires collectées par les sondes scientifiques en orbite autour de la Terre est estimée [PDF] à 250 000 téraoctets d'ici 2024.

IBM a déclaré avoir formé le modèle à l'aide de Vela, son cluster de supercalculateurs d'IA. Cela dit, on nous a également dit qu'il n'avait fallu qu'une heure environ à Big Blue pour affiner le modèle de détection des inondations à l'aide d'un GPU Nvidia V100, vous n'aurez donc peut-être pas besoin d'énormes piles de fer pour créer votre propre variante.

Une version commercialisée, quelle qu'elle soit, de Prithvi devrait être disponible plus tard cette année.

"Les modèles de base de l'IA pour l'observation de la Terre présentent un énorme potentiel pour résoudre des problèmes scientifiques complexes et accélérer le déploiement plus large de l'IA dans diverses applications", a déclaré Rahul Ramachandran, directeur et chercheur scientifique principal à l'équipe interagences de mise en œuvre et de concepts avancés (IMPACT) de la NASA.

"Nous appelons les communautés des sciences de la Terre et de leurs applications à évaluer ce modèle initial de fondation HLS pour diverses utilisations et à partager leurs commentaires sur ses avantages et ses inconvénients", a-t-il ajouté. ®

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