- 13,858
- 20
- 8 Ноя 2022
Любое изменение ландшафта Земли, будь то лесной пожар или наводнение — сразу попадёт в объективы исследователей.
В этом месяце компании IBM и NASA Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся в открытый доступ искусственный интеллект под названием Prithvi. Эта модель предназначена для анализа спутниковых снимков и потенциально может помочь учёным в изучении изменений на поверхности Земли.
Prithvi — это своеобразный трансформер на основе компьютерного зрения. Модель относительно компактна и содержит 100 миллионов параметров. Она была обучена на снимках за год, собранных в рамках программы Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся .
В дополнение к основной модели доступны три варианта Prithvi, адаптированные для распознавания наводнений, следов от лесных пожаров, а также сельскохозяйственных культур и прочих изменений ландшафта. Пользователь загружает спутниковый снимок, а ИИ выделяет и классифицирует различные области на изображении.
По словам разработчиков, эта технология позволит автоматизировать мониторинг изменений поверхности планеты, отслеживая эрозию почв, влияние лесных пожаров, засух и т.п.
Демоверсия модели для классификации сельхозугодий доступна на сайте IBM. Пользователи могут загрузить собственные снимки или воспользоваться готовыми примерами для классификации Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся , Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся , Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся или для Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся .
«Мы считаем, что базовые ИИ-модели потенциально могут изменить способ анализа данных наблюдений и помочь нам лучше понять планету. Свободное распространение таких моделей может многократно увеличить их пользу», — заявил главный научный специалист NASA Кевин Мерфи.
Разработчики утверждают, что Prithvi на 15% превосходит существующие решения в анализе геопространственных данных. При этом для обучения модели потребовалось в два раза меньше маркированных данных, чем обычно.
Обучение Prithvi проводилось на суперкомпьютерном кластере Vela компании IBM. А адаптация модели для распознавания наводнений заняла всего час на мощностях графического процессора Nvidia V100.
Коммерческая версия Prithvi будет представлена позже в этом году. Разработчики призывают научное сообщество оценить возможности этой базовой ИИ-модели для решения различных задач и поделиться обратной связью.
В этом месяце компании IBM и NASA Для просмотра ссылки Войди
Prithvi — это своеобразный трансформер на основе компьютерного зрения. Модель относительно компактна и содержит 100 миллионов параметров. Она была обучена на снимках за год, собранных в рамках программы Для просмотра ссылки Войди
В дополнение к основной модели доступны три варианта Prithvi, адаптированные для распознавания наводнений, следов от лесных пожаров, а также сельскохозяйственных культур и прочих изменений ландшафта. Пользователь загружает спутниковый снимок, а ИИ выделяет и классифицирует различные области на изображении.
По словам разработчиков, эта технология позволит автоматизировать мониторинг изменений поверхности планеты, отслеживая эрозию почв, влияние лесных пожаров, засух и т.п.
Демоверсия модели для классификации сельхозугодий доступна на сайте IBM. Пользователи могут загрузить собственные снимки или воспользоваться готовыми примерами для классификации Для просмотра ссылки Войди
«Мы считаем, что базовые ИИ-модели потенциально могут изменить способ анализа данных наблюдений и помочь нам лучше понять планету. Свободное распространение таких моделей может многократно увеличить их пользу», — заявил главный научный специалист NASA Кевин Мерфи.
Разработчики утверждают, что Prithvi на 15% превосходит существующие решения в анализе геопространственных данных. При этом для обучения модели потребовалось в два раза меньше маркированных данных, чем обычно.
Обучение Prithvi проводилось на суперкомпьютерном кластере Vela компании IBM. А адаптация модели для распознавания наводнений заняла всего час на мощностях графического процессора Nvidia V100.
Коммерческая версия Prithvi будет представлена позже в этом году. Разработчики призывают научное сообщество оценить возможности этой базовой ИИ-модели для решения различных задач и поделиться обратной связью.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
