La NASA sfrutta l'IA di IBM per la ricerca sul cambiamento climatico

IBM e il Marshall Space Flight Center della NASA hanno stretto una collaborazione strategica per sfruttare la tecnologia di intelligenza artificiale di IBM per analizzare i dati scientifici geospaziali e sulla Terra. La quantità di dati acquisiti dai satelliti di osservazione e altri sensori è enorme, e per poterli analizzare alla ricerca di correlazioni è necessario usare approcci innovativi, in questo caso l'IA, così da semplificare e velocizzare il lavoro dei ricercatori. 

Nello specifico, verranno usati dei foundation model, cioè dei modelli di IA addestrati su un enorme database di dati non classificati. Un esempio di applicazione di foundation model sono i recenti sistemi in grado di comprendere il linguaggio naturale e usarlo per rispondere. 

“I foundation model si sono dimostrati efficaci nell'elaborazione del linguaggio naturale ed è arrivato il momento di espanderli a nuovi domini e modalità importanti per il business e la società”, ha affermato Raghu Ganti, principal researcher di IBM. “L'applicazione di foundation model a dati geospaziali, sequenze di eventi, serie temporali e altri fattori non linguistici all'interno dei dati della scienza della Terra potrebbe rendere di colpo disponibili informazioni di enorme valore per un gruppo molto più ampio di ricercatori, aziende e cittadini. In definitiva, potrebbe rendere più facile l'attività di tutti coloro che lavorano su alcuni dei problemi climatici più urgenti”.

I progetti di NASA e IBM

Attualmente sono due i progetti in lavorazione da parte di IBM e NASA. Uno di questi prevede di addestrare l'algoritmo con i dati raccolti da Harmonized Landsat Sentinel-2 sui cambiamenti della crosta terrestre rilevati da satelliti. Petabyte di informazioni che consentiranno di identificare i cambiamenti nell'impronta geografica causati da fenomeni quali disastri naturali, gli andamenti ciclici dei raccolti e degli habitat della fauna selvatica. La tecnologia di IBM aiuterà i ricercatori a fornire un'analisi critica dei sistemi ambientali del nostro pianeta.

Un altro progetto mira a creare una raccolta facilmente accessibile della letteratura scientifica relativa alla Terra. A tal proposito i tecnici di IBM hanno sviluppato un modello di elaborazione del linguaggio naturale che verrà applicato a circa 300.000 articoli scientifici e permetterà di organizzare e catalogare facilmente tutte le informazioni. Questo modello, addestrato su Red Hat OpenShift fa leva su PrimeQA, il sistema multilingue open-source di IBM per l’allenamento di modelli conversazionali (domanda-risposta). 

Non sono gli unici progetti in cantiere. IBM e NASA prevedono anche di realizzare dei foundation model per realizzare previsioni metereologiche facendo leva sul dataset di osservazioni atmosferiche MERRA2. 

“L'aspetto positivo dei foundation model è che possono essere potenzialmente utilizzati per molte applicazioni derivate”, ha dichiarato Rahul Ramachandran, senior research scientist presso il Marshall Space Flight Center della NASA ad Huntsville, Alabama. “La creazione di questi foundation model non può essere presa in carico da team di piccole dimensioni”, ha aggiunto. “È necessario che i team di diverse organizzazioni contribuiscano con le loro differenti prospettive, risorse e competenze”.