IBM攜手NASA建AI模型 提高研究全球氣候效率

記者／陳士勳

氣候變遷對人類生活造成何種影響？無疑是許多研究人員深感興趣，且持續探討的議題，而IBM為提供研究人員更便捷的研究方法，決定與NASA（美國國家航空暨太空總署）合作創建「人工智慧基礎模型」，該基礎模型將消化大量原始資料，且在沒有明確指示下，找到資料的底層架構。

IBM表示，過往若想釐清野火所產生的煙霧，帶給空氣何種傷害？或乾熱天氣是否衝擊玉米和小麥的產量，不僅需閱讀許多文獻，還得來回檢視大量衛星圖像，雖然可使用人工標記的範例，教導模型一項特定任務，但將機器學習應用在遙測資料，會產生「缺乏訓練範例」的瓶頸，這迫使研究人員得花費不少時間，標記衛星圖像中的樹木或農作物，才能讓模型掌握應該關注的特徵。

不過IBM指出，經「Transformer模型」，分析PB級文本和遙測資料，就能以更有效率方式，研究各樣的地球科學議題，加上NASA擁有70 PB的地球科學資料，資料量會伴隨NASA科學計畫的發展而越來越多，因此更要善用AI基礎模型，發揮NASA資料集的最大功效。

IBM說明，和NASA預計合作建立2個基礎模型，第1個模型為接受大量地球科學期刊訓練，使文獻能夠讓研究人員更容易按照主題組織，進行搜尋和探索；第2個模型會以HLS資料集訓練，該資料集由地球軌道衛星捕捉，能用於偵測自然災害、植被追蹤，以及野生動物棲息地變化等土地利用變化的資料所組成。

IBM強調，基礎模型已在自然語言處理上成功，待訓練完成後，該模型會整合至IBM開源多語言問答系統PrimeQA，屆時該系統除了能回答特定科學問題，還提供引用論文的連結和相關脈絡資料。此外，該模型也會積極嘗試擴展至不同領域，如分析地理空間、事件序列、時間序列和其他非語言因素，解決目前非常急迫的氣候問題，包含之後採用大氣觀測資料集MERRA-2，所建置的氣候預測基礎模型。

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