По мере того, как экстремальные погодные явления учащаются по всему миру из-за изменения климата, возрастает и потребность в дальнейших исследованиях нашей планеты, которая становится всё теплее. Климатические исследования включают в себя не только изучение этих явлений, но и предоставление возможности сторонним исследователям делать то же самое. Разработки в области искусственного интеллекта (ИИ), представляют собой мощный инструмент для достижения этих целей.
В 2023 году NASA совместно с IBM Research разработало геопространственную модель на основе ИИ. Модель, разработанная на основе огромного количества широко используемых данных NASA Harmonized Landsat и Sentinel-2 (HLS), служит основой для различных исследований с использованием ИИ для решения экологических проблем. В соответствии с принципами открытой науки, модель доступна для свободного доступа любому желающему.
Базовые модели служат основой, на основе которой учёные могут разрабатывать широкий спектр приложений, обеспечивая мощные и эффективные решения. «Базовые модели знают только то, что представлено в данных», — пояснил Манил Маски, руководитель отдела анализа данных в Офисе главного специалиста по научным данным НАСА (OCSDO). «Это как швейцарский армейский нож — его можно использовать для самых разных целей».
После создания базовой модели её можно обучить на небольшом объёме данных для выполнения конкретной задачи. К настоящему времени Межведомственная группа по внедрению и перспективным концепциям (IMPACT) совместно с другими участниками продемонстрировала возможности геопространственной базовой модели, доработав её для обнаружения следов пожаров, определения границ паводковых вод и классификации сельскохозяйственных культур и других категорий землепользования.
На этом снимке, сделанном 14 марта 2024 года с помощью OLI-2 (Operational Land Imager-2) на спутнике Landsat 9, изображены прямоугольные пруды для разведения креветок вдоль побережья северного Перу. Земная обсерватория НАСА / Лорен Дофин
Ввиду необходимости вычислительных ресурсов для создания первоначальной базовой модели, для успеха было необходимо партнёрство. В данном случае NASA предоставило данные и научные знания, а IBM – вычислительную мощность и опыт оптимизации алгоритмов искусственного интеллекта. Общая приверженность команды принципам открытой науки, направленная на обеспечение доступности своих исследований, гарантирует, что их модель будет полезна как можно большему числу исследователей.
«Мы с самого начала поняли, что, создавая масштабную базовую модель, мы не сможем сделать это в одиночку», — сказал Мэски. «Всё, что мы сделали с нашими базовыми моделями, было открыто для общественности — от данных предварительного обучения, кода, рекомендаций, весовых коэффициентов модели до тонкой настройки данных для обучения и публикаций. Прозрачность позволяет исследователям отслеживать, почему использовались те или иные элементы данных или архитектуры модели».
Опираясь на успех своей геопространственной базовой модели, NASA и исследовательский центр IBM продолжают сотрудничество по созданию новой, аналогичной модели для изучения погоды и климата. Для воплощения этой модели в жизнь они сотрудничают с Ок-Риджской национальной лабораторией (ORNL), NVIDIA и несколькими университетами.
На этот раз основным набором данных станет Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2) – обширная коллекция данных атмосферного реанализа, охватывающая период с 1980 года по настоящее время. Как и геопространственная модель, метеорологическая и климатическая модель разрабатывается с использованием подхода открытой науки и будет доступна общественности в ближайшем будущем.
На этом снимке Европы, включая Польшу, сделанном с Международной космической станции, ночное небо освещается огнями. НАСА
Для охвата всех аспектов наук о Земле потребуется несколько базовых моделей, обученных на различных типах наборов данных. Однако Маски полагает, что эти будущие модели когда-нибудь могут быть объединены в одну комплексную модель, что приведёт к созданию «цифрового двойника» Земли, который обеспечит беспрецедентный анализ и прогнозирование всех видов климатических и экологических событий.
Какие бы инновации ни готовили нам будущее, геопространственные и климатические модели NASA и IBM откроют невиданный ранее прорыв в науках о Земле. Хотя мощные инструменты искусственного интеллекта (ИИ) повысят эффективность работы исследователей, приверженность команды принципам открытой науки расширяет возможности для открытий, позволяя любому человеку применять эти инструменты на практике и прокладывать путь к революционным исследованиям, которые помогут лучше заботиться о планете.
Когда речь заходит об ИИ, надежды и страхи возникают в равной степени. Будучи экспертом в области машинного обучения, руководитель отдела приложений искусственного интеллекта в лаборатории Φ-lab Европейского космического агентства Рошель Шнайдер может объяснить, почему искусственный интеллект играет важную роль в наблюдении за Землей. Рошель обладает обширным опытом в получении важной информации из данных наблюдения за Землей для профилактики заболеваний и развития детей.
Рошель, как бы вы определили роль ИИ в обществе?
— Искусственный интеллект использует компьютеры и машины для выполнения часто повторяющихся задач или функций, которые можно автоматизировать. Это позволяет нам работать эффективнее и концентрироваться на тех видах деятельности, которые требуют незаменимых человеческих ролей, таких как эмоциональный интеллект, человеческие отношения и интуиция.
Смотрите также... Немного о кошках: история одомашнивания и интересные факты о поведении домашних питомцев |
Как вы относитесь к идее, что ИИ приведет к потере рабочих мест?
— Что ж, ИИ, несомненно, преобразит общество, но это создаст неисчислимые возможности для новых карьер. Поэтому нам следует рассматривать ИИ как инструмент, облегчающий или улучшающий человеческие способности и задачи, а не как нечто, что заменит нас на рынке труда. Мы должны вдохновлять следующее поколение специалистов использовать преимущества работы с технологиями искусственного интеллекта. Например, в рамках программы наблюдения за Землёй в ЕКА мы обучаем молодых учёных и инженеров использовать инструменты машинного обучения для повышения уровня понимания данных и их обработки.
Рошель Шнайдер. ESA
Можете ли вы объяснить, как ИИ способствует наблюдению за Землей?
— Искусственный интеллект (ИИ) вносит огромный вклад в наблюдение за Землёй. Несколько спутников теперь оснащены компьютерами на базе ИИ для фильтрации и обработки данных, а далее существует множество приложений, использующих ИИ для получения критически важной информации для конечных пользователей.
Компьютерное зрение наглядно иллюстрирует вклад ИИ. Мы извлекаем множество признаков из спутниковых снимков, например, растительность или угольные шахты, и хотя компьютеры занимаются этим уже давно, они традиционно используют фиксированные алгоритмы или модели для обнаружения необходимых объектов.
Благодаря ИИ модель постоянно развивается и обучается по мере поступления новых данных, и это кардинально меняет нашу потребность в автоматическом обнаружении. Ежедневно генерируются огромные объёмы данных наблюдений за Землёй, поэтому автоматизация на основе ИИ играет жизненно важную роль в мониторинге Земли.
Например, в проекте Child Connectivity, реализуемом ЕКА совместно с Giga, мы оцениваем доступ молодёжи к интернету. В рамках этого проекта мы используем алгоритмы искусственного интеллекта для распознавания школьных зданий по данным Copernicus Sentinel-2. Только в Бразилии нам удалось выявить 65 000 школ, ошибочно указанных в базе данных ЮНИСЕФ.
Область прогнозирования также становится всё более важной. В рамках другой крупной инициативы, реализуемой совместно с ЮНИСЕФ, наши модели искусственного интеллекта на основе климатических данных смогли предсказать вспышки лихорадки денге за месяц.
Как развитие искусственного интеллекта влияет на сектор коммерческой космонавтики?
— Коммерческое наблюдение за Землей растёт экспоненциально, и здесь искусственный интеллект также играет важную роль. В последние годы в Европе появилось множество компаний, многие из которых поддерживаются программой InCubed Европейского космического агентства.
Эти предприятия используют обработку спутниковых данных с помощью искусственного интеллекта для своих клиентов, предоставляя информацию в режиме реального времени правительственным ведомствам, агентствам по ликвидации последствий стихийных бедствий и промышленным предприятиям, таким как страховые компании.
Спутник Φsat-2 оснащен бортовой системой обработки изображений с многоспектральной камеры с помощью искусственного интеллекта. На спутнике уже установлены приложения искусственного интеллекта, которые будут устранять облачность на снимках, создавать карты улиц и обнаруживать судоходство. Кроме того, Φsat-2 позволяет коммерческим компаниям загружать и запускать свои приложения в космосе.
Мы ожидаем, что Φsat-2 и другие спутники с бортовым ИИ создадут множество новых бизнес-моделей и коммерческих возможностей, даже для компаний за пределами космической отрасли.
И последнее размышление об ИИ: каким вы видите его вклад в наблюдение за Землей в будущем?
— Я думаю, что во всех сферах жизни мы увидим взаимодействие ИИ и многих других новых технологий. Например, в области наблюдения за Землёй мы сейчас работаем над проектом Destination Earth — цифровым двойником планеты на базе ИИ, который будет отслеживать последствия природных и антропогенных воздействий и предсказывать экстремальные явления.
Если задуматься о дальнейшем шаге, то можно представить себе цифрового двойника Земли в метавселенной, захватывающий опыт, обеспечивающий расширенные взаимодействия и моделирование посредством расширенной реальности — сочетания дополненной и виртуальной реальности.
В более общем плане инструменты искусственного интеллекта будут все больше входить в основные операции ЕКА и мероприятия по наблюдению за Землей, существенно активизируя наши усилия по созданию экологически чистого и устойчивого общества, предоставляя нам более ценную информацию для принятия решений и необходимого управления планетой.
Комментировать в ВконтактеСмотрите также... HTML, CSS-шпаргалка с примерами - тег IMG, figure и picture. Адаптирование, форматирование, эффекты Полный список обработчиков событий HTML / Javascript с примерами |
