IBM et la plateforme d’IA open source Hugging Face ont annoncé le 3 août dernier la disponibilité du modèle de base géospatiale watsonx.ai d’IBM, construit à partir des données satellitaires de la NASA. Il s’agit du plus grand modèle de fondation géospatiale hébergé sur Hugging Face et du tout premier modèle d’IA de base open source construit en collaboration avec la NASA.
De nombreuses régions de par le monde ont été confrontées à une chaleur extrême ces derniers mois, ce qui a entraîné de nombreux incendies et augmenté la sécheresse. Cartographier les conséquences de tels événements peut aider les scientifiques à prédire quelles zones seront les plus à risque à l’avenir et à planifier où concentrer leurs efforts d’adaptation.
IBM et la NASA partenaires pour mesurer l’impact du changement climatique grâce à l’IA
Le 1er février dernier, IBM et le Marshall Space Flight Center de la NASA ont annoncé une collaboration visant à utiliser l’expertise d’IBM pour découvrir de nouvelles perspectives dans la masse de données scientifiques terrestres et géospatiales de la NASA. Les pétaoctets de ces données satellitaires permettront d’analyser les impacts environnementaux des catastrophes naturelles, les rendements agricoles cycliques et les habitats de la faune et de la flore.
L’un des projets de cette collaboration visait à entraîner un modèle de fondation d’intelligence géospatiale développé par IBM sur le jeu de données Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) de la NASA, un registre des changements de couverture et d’utilisation des sols capturés par des satellites en orbite autour de la Terre. Grâce à HLS, les observations de la surface terrestre peuvent être acquises à une résolution spatiale sans précédent de 30 mètres, tous les deux à trois jours.
IBM a affiné le modèle pour permettre aux utilisateurs de cartographier l’étendue des inondations et des incendies de forêt passés aux États-Unis, des mesures qui peuvent être utilisées pour prédire les futures zones de risque. Lors des tests, les chercheurs ont constaté une augmentation de 15% de la précision par rapport aux modèles d’apprentissage en profondeur de pointe utilisant moitié moins de données étiquetées.
Avec des ajustements supplémentaires, le modèle pourrait être redéployé pour des tâches telles que le suivi de la déforestation, la prévision des rendements des cultures ou la détection et la surveillance des gaz à effet de serre. Les chercheurs d’IBM et de la NASA travaillent également avec l’Université Clark pour adapter le modèle à des applications telles que la segmentation des séries chronologiques et la recherche sur la similarité.
Accélérer les découvertes scientifiques grâce à l’open source
Pour la NASA, “La science open source nécessite un changement de culture vers un processus scientifique plus inclusif, transparent et collaboratif, ce qui augmentera le rythme et la qualité des progrès scientifiques”.
Outre accélérer les découvertes liées au climat, l’autre motivation de ce projet était de rendre accessible à tous près de 250 000 téraoctets de données issues des missions de la Nasa. Ce qui s’inscrit complètement dans l’initiative scientifique open source de la NASA, initiée il y a dix ans pour créer une communauté scientifique plus accessible, inclusive et collaborative. La NASA, la Maison Blanche et d’autres agences fédérales, ont déclaré 2023 Année de la science ouverte “pour célébrer les avantages et les succès créés par le partage ouvert de données, d’informations et de connaissances”.
Kevin Murphy, Directeur des données scientifiques de la NASA, déclare :
“Nous pensons que les modèles de fondation ont le potentiel de changer la façon dont les données d’observation sont analysées et de nous aider à mieux comprendre notre planète. Et en ouvrant ces modèles et en les mettant à la disposition du monde entier, nous espérons multiplier leur impact”.
La décision d’IBM d’ouvrir le modèle fait suite à un engagement de longue date à rendre l’IA accessible à tous, de sa prise en charge de Red Hat OpenShift pour permettre le cloud computing portable, à son travail avec les communautés Ray et PyTorch pour coordonner et rationaliser les flux de travail de l’IA.
Sriram Raghavan, Vice-Président d’IBM Research AI, ajoute:
“Le rôle essentiel des technologies open source pour accélérer les domaines critiques de découverte tels que le changement climatique n’a jamais été aussi clair. En combinant les efforts de modèle de fondation d’IBM visant à créer des systèmes d’IA flexibles et réutilisables avec le référentiel de données satellitaires de la NASA, et en le rendant disponible sur la principale plate-forme d’IA open source, Hugging Face, nous pouvons tirer parti de la puissance de la collaboration pour mettre en œuvre des solutions plus rapides et plus percutantes qui amélioreront notre planète”.
