为了使气候科学的人工智能技术更加民主化，IBM和Hugging Face宣布推出watsonx.ai地理空间基础。

这个地理空间模型是基于NASA的卫星数据构建的，将成为Hugging Face平台上规模最大的模型，也是首个与NASA合作开发的开源人工智能基础模型。

Hugging Face的产品与增长负责人Jeff Boudier强调了信息共享和合作在推动人工智能进步方面的重要性。开源人工智能和模型数据集的发布对于确保尽可能多的人从人工智能中受益至关重要。

由于环境条件的迅速变化，气候科学面临着持续的挑战，需要获取最新的数据。尽管数据众多，但科学家和研究人员仍然在有效分析庞大的数据集方面面临困难。NASA预计到2024年，新任务的数据将达到250,000个TB。

为了解决这个问题，IBM今年早些时候与NASA签署了太空法案协议，旨在构建地理空间数据的人工智能基础模型。

通过在Hugging Face平台上公开提供这个地理空间基础模型，这两家公司旨在促进合作，加快气候和地球科学的进展。

Sriram Raghavan, IBM Research 人工智能副总裁，评论道：

“开源技术在加速气候变化等关键领域的发现中的重要作用变得更加明确。通过将IBM构建灵活、可重复使用的人工智能系统的基础模型与NASA的地球卫星数据库相结合，并将其在领先的开源人工智能平台Hugging Face上提供，我们可以利用合作的力量来实施更快、更有影响力的解决方案，改善我们的地球。”

通过在美国大陆范围内进行为期一年的Harmonized Landsat Sentinel-2卫星数据（HLS）的训练，IBM和NASA共同训练的地理空间模型展示了良好的结果。仅使用一半的标记数据，它比当前最先进的技术表现出了15%的改进。

通过进一步的优化，这个模型可以适应各种任务，如森林砍伐追踪、作物产量预测和温室气体检测。

IBM与NASA在构建人工智能模型方面的合作与NASA长达十年的开源科学计划相符，促进了一个更具可访问性和包容性的科学界。NASA与其他联邦机构一起，将2023年确定为开放科学年，庆祝共享数据、信息和知识的益处。

NASA的首席科学数据官Kevin Murphy表示：

“我们相信基础模型有潜力改变观测数据分析的方式，帮助我们更好地了解我们的地球。通过开源这样的模型并使它们对全世界可用，我们希望能够扩大它们的影响。”

地理空间模型利用了IBM的基础模型技术，是IBM推出的广泛倡议的一部分，旨在创建和训练具有可转移能力的人工智能模型，以适应不同任务的需要。

今年6月，IBM推出了watsonx，这是一个旨在通过可信数据扩展和加速先进人工智能的影响力的人工智能和数据平台。地理空间模型的商业版本将集成在IBM watsonx中，并将通过IBM的环境智能套件（EIS）在今年晚些时候提供。

通过利用开源技术的力量，这一最新合作旨在有效应对气候挑战，为地球的可持续发展做出贡献。