地球を観測するためのAIモデルが作成中らしい
面白そうな記事を発見したのでまとめます。
以下のような説明があります。
NASA and IBM have teamed up to create an AI Foundation Model for Earth Observations, using large-scale satellite and remote sensing data, including the Harmonized Landsat and Sentinel-2 (HLS) data. By embracing the principles of open AI and open science, both organizations are actively contributing to the global mission of promoting knowledge sharing and accelerating innovations in addressing critical environmental challenges. With Hugging Face's platform, they simplify geospatial model training and deployment, making it accessible for open science users, startups, and enterprises on multi-cloud AI platforms like watsonx. Additionally, Hugging Face enables easy sharing of the pipelines of the model family, which our team calls Prithvi, within the community, fostering global collaboration and engagement.
どうやらNASAとIBMがタッグを組んで地球観測のためのAI基盤モデルを作成しているらしい。。
コードはPythonで書かれているっぽい。
全然こういうやり方したことなかったのでコメントアウトの残し方とか地味に真似てみようと思ってしまった。。
記載されているデモ動画とかみてみると個人的には結構面白かったです。
土地被覆分類、特に作物の分類を行うデモンストレーションのデモはこちら。ちなみに地理的な情報を持つ画像とか持っていないのとどういうことなのかよくわからんという感じなので下の方にあるExamplesでどんな感じか確認しました。
個人的に聞きなれない言葉でしたが、森林とか農地、都市とかに分類されることが多いらしく、環境保護、都市計画、農業、気候変動研究などで意思決定や政策策定のために使われたりするらしいです
結構専門的なイメージなので多分一般的に使う人はいないのでは？という感じではありますが、環境の変化のモニタリング、災害対応、生態系の保護や都市計画とそのインフラとかを考えたりするのに使えるのかもしれないと思いました。