IBM hizo una alianza con la NASA para estudiar el cambio climático a través de Inteligencia Artificial

A raíz de los nuevos cambios en la tecnología, la compañía IBM hizo una alianza con la NASA con el fin de estudiar el cambio climático a través de la inteligencia artificial (IA) en los satélites de observación de la Tierra.

La nueva tecnología de modelos fundacionales de IBM aprovechará los datos de NASA Earth Science para la inteligencia geoespacial a través de los satélites de observación de la Tierra.

Los modelos fundacionales son tipos de modelos de IA que se entrenan en un amplio conjunto de datos no etiquetados, que se pueden utilizar para diferentes tareas y permiten aplicar información sobre una situación a otra.

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Durante los últimos cinco años, estos modelos avanzaron rápidamente en el campo de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural (PLN), donde IBM es pionera en aplicaciones de modelos fundacionales más allá del lenguaje.

El fin de esta nueva metodología de trabajo es que los científicos puedan estudiar y monitorear el planeta Tierra a partir de un volumen de datos que se están recopilando sin antecedes y se puedan extraer conocimientos de estos recursos.

De esta manera, los investigadores tendrán una forma más fácil para analizar y obtener información de estos grandes conjuntos de datos y la tecnología de modelos fundacionales de IBM pueda ayudar a dar respuestas a preguntas relacionadas con el cambio climático.

“Los modelos fundacionales demostraron su eficacia en el procesamiento del lenguaje natural y ahora llegó el momento de expandirlos a nuevos dominios y modalidades importantes para los negocios y la sociedad”, afirmó Raghu Ganti, investigador principal de IBM.

“La aplicación de modelos fundacionales a los datos geoespaciales, secuencias de eventos, series de tiempo y otros factores no lingüísticos dentro de los datos de las Ciencias de la Tierra permitirán que conocimientos e informaciones muy valiosas estén disponibles para un grupo mucho más amplio de investigadores, empresas y ciudadanos”, agregó.

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“La belleza de los modelos fundacionales es que pueden usarse potencialmente para muchas aplicaciones posteriores y que el  desarrollo de estos no puede ser abordado por equipos pequeños, se necesitan equipos de distintas organizaciones que aporten sus diferentes perspectivas, recursos y habilidades”, remarcó Rahul Ramachandran, senior research scientist del Marshall Space Flight Center de la NASA en Huntsville, Alabama, Estados Unidos.

Por otro lado, el resultado que se espera de esta colaboración es que sea un corpus de literatura de Ciencias de la Tierra en el que se pueda buscar información fácilmente.

Para esto, IBM desarrolló un modelo de procesamiento de lenguaje natural entrenado con casi 300 mil artículos de revistas de Ciencias de la Tierra, con el fin de organizar la literatura y obtener nuevos conocimientos.