IBMとNASA、地球の衛星画像分析用AI基盤モデル「Prithvi」をHugging Faceでオープンソース化

IBMがNASAの衛星データから構築した地理空間のAI基盤モデルをHugging Faceで公開した。最先端の深層学習モデルより4倍の速度で地理空間データを分析できるとしている。

[ITmedia]

　米IBMと米航空宇宙局（NASA）は8月3日（現地時間）、NASAの衛星データから構築したIBMのwatsonx.aiによる地理空間のAI基盤モデルをApache 2ライセンスでオープンソース化し、オープンソースAIプラットフォームのHugging Faceで公開したと発表した。

Hugging FaceのIBM NASA Geospatialページ

　IBMによると、このモデルは最先端の深層学習モデルよりも最大4倍の速度で地理空間データを分析でき、ラベル付きデータの量は半分になるという。

　NASAの衛星が収集した1年分の地球の画像でトレーニングされたこのモデルで、森林減少や農地転換、都市化などの現象について解析できるとしている。また、気候変動の影響を監視し、対応策を立てる際にも役立つだろう。

　NASAの最高科学データ責任者であるケビン・マーフィー氏は発表文で「基盤モデルには観測データの分析方法を変革し、地球への理解を深めるのに役立つ可能性がある」と語った。

　Hugging FaceではPrithviの複数のオンラインデモを体験できる。

　IBMは、このモデルの商用バージョンを、年内にIBM Environmental Intelligence Suite（EIS）で利用可能にする計画だ。