IBM和NASA马歇尔太空飞行中心将使用IBM的人工智能技术来收集NASA地球和地理空间科学数据。

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该联合项目将把人工智能基础模型技术应用于NASA的地球观测卫星数据。这项工作的目标是为研究人员提供一种更简单的方法，来分析通过地球观测收集的大型数据集并从中得出新见解。IBM的基础模型技术可以加速这些数据的发现和分析，从而促进对地球的科学理解和对气候相关问题的响应。

双方计划开发新技术，以从地球观测中获取见解。其中一个项目将在NASA的“协调陆地卫星哨兵2号”（HLS）数据集上实验IBM的地理空间情报基础模型，该数据集是由地球轨道卫星捕获的土地覆盖和土地利用变化的记录。在此过程中，他们希望确定地理足迹的变化，如自然灾害、周期性作物产量和野生动物栖息地。

双方还希望创建一个易于搜索的地球科学文献库，IBM为此开发了一个NLP模型，该模型接受了近30万篇地球科学期刊文章，并在Red Hat的OpenShift上进行了研究，以组织文献并使发现新信息变得更加容易。

IBM首席研究员Raghu Ganti表示：“将基础模型应用于地球科学数据中的地理空间、事件序列、时间序列和其他非语言因素，可以让更广泛的研究人员、企业和公民群体获得非常有价值的见解和信息。最终，它可以促进更多人致力于解决我们最紧迫的气候问题。”

未来的合作项目包括利用大气观测数据集MERRA-2构建天气和气候预测的基础模型。

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