El modelo se basa en la tecnología GPT y se ha nutrido de un impresionante año de datos recopilados por los satélites Sentinel-2 de la ESA, que capturan imágenes de alta resolución en diferentes bandas espectrales de zonas terrestres y costeras. La cantidad de información que estos satélites generan es asombrosa, llegando a un cuarto de millón de terabytes solo para 2024, lo que representa un verdadero desafío para los científicos del clima y la comunidad de investigación.
Sin embargo, con la ayuda de IBM y HuggingFace, este montón de datos ya no será un obstáculo insalvable. La plataforma Watsonx.ai de IBM se ha convertido en el fundamento del modelo, aprovechando toda su capacidad para procesar y analizar información de manera flexible y eficiente.
HuggingFace, por su parte, acoge el modelo en su plataforma de inteligencia artificial de código abierto, lo que permitirá a los expertos en ciencias de la Tierra ajustar y mejorar el modelo para rastrear la deforestación, predecir cosechas e incluso seguir las emisiones de gases de efecto invernadero.
El resultado de este esfuerzo conjunto ha sido asombroso: al afinar el modelo con datos etiquetados para mapear inundaciones y áreas afectadas por incendios, lograron un aumento del 15% en su rendimiento, utilizando solo la mitad de los datos que requerían las tecnologías actuales.
Para Sriram Raghavan, VP de IBM Research AI, la colaboración y el uso de tecnologías de código abierto son esenciales para enfrentar desafíos cruciales como el cambio climático. La combinación de la vasta base de datos de la NASA con la potencia del modelo de IBM, todo disponible en la plataforma abierta de Hugging Face, abre la puerta a soluciones más rápidas y efectivas que beneficiarán a nuestro planeta.
Este emocionante avance marca el inicio de una nueva era en el monitoreo y comprensión de la Tierra, y ofrece esperanzas para un futuro más sostenible y consciente del medio ambiente.”
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