NASA 与 IBM 合作构建 AI 基础模型，以推进气候科学

美国航天局NASA不仅关心探索外层空间，还关心帮助人类更多地了解地球和气候变化的影响。

今天，美国宇航局和IBM宣布建立合作伙伴关系，将开发新的人工智能（AI）基础模型，以帮助分析地理空间卫星数据，以帮助更好地了解气候变化并采取行动。迄今为止，NASA在很大程度上依赖于开发自己的一套定制AI模型来服务于特定的用例。基础模型方法的承诺是一个大型语言模型（LLM），它已经在大量数据上进行了训练，这些数据可以作为更通用的系统，可以根据需要进行定制。

该合作伙伴关系的最初目标之一是在NASA的协调Landsat Sentinel-2（HLS）数据集上训练一个基础模型，该数据集具有从太空收集的有关地球土地利用变化的PB级数据。

除了帮助改善地球上的气候分析状况外，IBM还希望与NASA共同开发的新基础模型将具有更广泛的适用性，并对AI的企业用例产生积极影响。

“我们与NASA合作的工作将帮助我们推动创新，从基础设施和硬件一直到分布式系统平台，中间件和应用程序本身，”IBM研究院混合云平台和开发人员生产力副总裁Priya Nagpurkar在宣布合作伙伴关系的新闻发布会上表示。“它将包括推动人工智能架构甚至数据管理技术的进步。

休斯顿，我们有一个（大数据）问题

委婉地说，NASA有很多数据。

位于阿拉巴马州亨茨维尔的美国宇航局马歇尔太空飞行中心的高级研究科学家拉胡尔·拉马钱德兰（Rahul Ramachandran）在新闻发布会上解释说，美国宇航局实际上拥有最大的地球观测数据集合。收集这些数据是为了支持美国宇航局的科学任务，将地球理解为一个复杂的系统。数据来自各种仪器，目前包括一个包含 70 PB 数据的存档。存档预计将在几年内增长到 250 PB。

“显然，鉴于我们拥有的数据规模，我们有一个大数据问题，”拉马钱德兰说。“我们的目标是使我们的数据可被发现、可访问和使用，以便在全球范围内的应用中进行广泛的科学用途。

Ramachandran补充说，NASA一直在寻找新的方法和技术，以帮助简化研究过程，并降低最终用户利用航天局持有的复杂科学数据的门槛。这就是基础模型的开发发挥作用的地方，以便更容易从NASA收集的数据中受益。

NASA与IBM合作建立的基础模型的潜力可能会改变人类的生活。

例如，Ramachandran说，建立一个具有卫星图像数据的基础模型可以使灾区的人更容易识别洪水的程度，模型会自动绘制洪水发生的位置。另一个例子可能是识别飓风区的破坏。

PyTorch和开源AI也将受益

在技术方面，IBM将广泛使用一系列技术，包括Red Hat OpenShift，用于运行AI训练工作负载和开源机器学习框架，特别是PyTorch。

开源 PyTorch 机器学习框架始于 Facebook（现称为 Meta），并于 2022 年 1 月分拆为自己的 PyTorch 基金会。IBM 研究院一直是 PyTorch 的积极贡献者，将功能集成到 PyTorch 13.<> 发布框架中，以帮助在商用硬件上运行大型工作负载。

IBM研究院首席研究员Raghu Ganti表示，PyTorch是IBM人工智能战略的核心要素。

“我们完全依靠PyTorch来训练我们所有的基础模型，”Ganti说。

Ganti补充说，IBM将继续回馈PyTorch社区，因为它将继续在技术上进行创新，以构建越来越强大的基础模型。在Ganti看来，与NASA合作建立基础模型将产生多种应用和广泛的影响。

“我认为这将在建立和解决具体科学问题方面增强和加速科学进程，”他说。“而不是人们必须建立自己的个人机器学习管道，从收集大量的训练数据开始。

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