La tecnologia IBM foundation model si avvarrà dell’ampio set di dati satellitari della NASA per applicazioni di intelligenza geospaziale, a sostegno dello studio e della ricerca sull’impatto dei cambiamenti climatici.

L’impiego di tecniche di intelligenza artificiale per l’analisi e la classificazione dell’enorme mole di dati geospaziali consente di supportare tutte quelle attività di monitoraggio del nostro pianeta finalizzate, in particolare, allo studio e alla ricerca sull’impatto dei cambiamenti climatici.

Un esempio concreto di tale utilizzo è dato dal recente avvio di collaborazione tra IBM e il Marshall Space Flight Center della NASA, il cui obiettivo principe è – per mezzo della tecnologia di artificial intelligence sviluppata dalla prima – estrarre valore dalla grande quantità di dati riferiti alla superficie terrestre raccolti dai potenti satelliti del secondo.

In particolare, il lavoro che deriverà da questa collaborazione vedrà l’applicazione di una tipologia di modello di intelligenza artificiale denominata “foundation model” (o modello di base) all’elaborazione dei dati satellitari della Nasa.

Ricordiamo che si tratta di un modello AI che viene allenato su un’ampia base di dati non classificati, per poi essere adottato nell’ambito di molteplici attività e applicato a contesti spesso lontani da quelli per il quale è stato addestrato.

Se, negli ultimi anni, i foundation model sono stati utilizzati con successo prevalentemente nella messa punto di sistemi di Natural Language Processing (NLP) sempre più evoluti, IBM, oggi, si sta avvalendo di questa tecnologia per altre applicazioni, tra cui, appunto, l’analisi dei dati scientifici ottenuti mediante l’osservazione della Terra, allo scopo di migliorarne la comprensione.

La messa a punto di un foundation model di intelligenza geospaziale

In tema di intelligenza artificiale per i dati geospaziali, il lavoro congiunto che vede protagoniste IBM e l’Agenzia spaziale americana prevede, in primis, un progetto in cui un foundation model di intelligenza geospazialedell’azienda verrà allenato impiegando i dati Harmonized Landsat Sentinel-2, ossia un dataset focalizzato sui cambiamenti della crosta terrestre rilevati dai satelliti della NASA.

Una volta addestrato, il foundation model di intelligenza geospaziale sarà in grado di sostenere il lavoro dei ricercatori nell’analizzare in modo puntuale i sistemi ambientali del nostro pianeta. E lo farà identificando, all’interno dei dataset satellitari, tutti quei cambiamenti della superficie terrestre dovuti a disastri naturali, andamenti ciclici dei raccolti e habitat della fauna selvatica.

Un altro obiettivo previsto da questo lavoro congiunto ha a che vedere con la divulgazione delle conoscenze in materia attraverso la realizzazione di una raccolta di letteratura sulla scienza della Terra, resa possibile grazie a un modello di Natural Language Processing messo a punto da IBM sulla base di quasi 300.000 articoli di riviste a tema.

Ma questo modello NLP, oltre a rappresentare un’ulteriore risorsa per i ricercatori, potrebbe entrare a fare parte della metodologia di gestione e controllo dei dati scientifici della NASA.

Intelligenza artificiale per i dati geospaziali: focus sulle previsioni meteorologiche

In tema di intelligenza artificiale per i dati geospaziali, una delle caratteristiche salienti dei foundation model è data dal fatto che possono essere impiegati nell’ambito di numerose applicazioni derivate. E questo ne ha consentito il passaggio dall’applicazione nell’elaborazione del linguaggio naturale all’analisi dei dati satellitari,

Più in particolare, l’applicazione dei “modelli di base” all’elaborazione dei dati geospaziali – compresa l’analisi delle serie temporali e di altri elementi non linguistici all’interno dei grandi dataset afferenti all’ambito di studi che fa capo alla scienza della Terra – rende disponibili informazioni preziose a tutti coloro (compresi ricercatori, aziende e semplici cittadini) che, a vario titolo, sono impegnati nella lotta ai cambiamenti climatici.

Dopo il foundation model di intelligenza geospaziale allenato con i dati Harmonized Landsat Sentinel-2, un altro progetto, in seno alla collaborazione IBM-NASA, riguarda lo sviluppo di un modello di base per previsioni meteorologiche utilizzando il dataset di osservazioni atmosferiche MERRA2.

Rammentiamo che, nelle intenzioni della NASA, questo lavoro congiunto rientra nella sua Open Source Science Initiative, il cui scopo è creare, nel prossimo decennio, «una community scientifica aperta, inclusiva, trasparente e collaborativa».