在这张从国际空间站拍摄的欧洲（包括波兰）图像中，灯光照亮了夜空。
Credit:NASA
由于气候变化，世界各地极端天气事件不断增加，对地球变暖进行进一步研究的需求也随之增加。 对于 NASA 来说，气候研究不仅涉及对这些事件进行研究，还授权外部研究人员也能做同样的事情。 该机构牵头的人工智能（AI）工作为实现这些目标提供了强大的工具。
2023 年，NASA 与 IBM Research 合作创建了 AI 地理空间基础模型(geospatial foundation model)。 该模型基于 NASA 广泛使用的大量统一 Landsat 和 Sentinel-2 (HLS) 数据进行训练，为应对环境挑战的各种人工智能研究提供了基础。 为了符合开放科学原则，该模型可供任何人免费访问。
HLS Geospatial FM 可在Hugging Face上获取
https://huggingface.co/ibm-nasa-geospatial
基础模型作为基线，科学家可以开发各种应用程序，从而实现强大而高效的解决方案。 NASA 首席科学数据官办公室 (OCSDO) 的数据科学主管 Manil Maskey 解释道：“基础模型只知道数据中代表的内容。” “它就像一把瑞士军刀，可以用于多种不同的事情。”
创建基础模型后，可以使用少量数据对其进行训练以执行特定任务。 迄今为止，跨机构实施和先进概念团队 (IMPACT) 与合作者已经通过微调地理空间基础模型来展示其功能，以检测林火“伤痕”、描绘洪水以及对农作物和其他土地利用类别进行分类。
这张图像由 OLI-2（操作陆地成像仪-2）在 Landsat 9 上于 2024 年 3 月 14 日拍摄，用于养虾的矩形池塘排列在秘鲁北部海岸。
Credit:NASA Earth Observatory / Lauren Dauphin
由于创建初始基础模型需要计算资源，因此合作伙伴关系对于成功是必要的。 在这种情况下，NASA带来了数据和科学知识，而IBM带来了计算能力和AI算法优化专业知识。 该团队共同致力于通过开放科学原则使他们的研究变得可行，确保他们的模型对尽可能多的研究人员有用。
“为了大规模建立一个基础模型，我们很早就意识到，由一个机构来建立它是不可行的，”马斯基说。 “我们在基础模型上所做的一切都向公众开放，从预训练数据、代码、最佳实践、模型权重、微调训练数据到发布。 由于具有透明度，因此研究人员可以追踪为什么在数据或模型架构方面使用某些东西。”
继地理空间基础模型取得成功之后，NASA 和 IBM 研究中心继续合作，为天气和气候研究创建一个新的、类似的模型。 他们正在与橡树岭国家实验室 (ORNL)、Nvidia 和几所大学合作，将这一模型变为现实。
这次的主要数据集将是现代时代研究和应用回顾分析第 2 版 (MERRA-2)，这是从 1980 年至今的大气再分析数据的巨大集合。 与地理空间基础模型一样，天气和气候模型正在采用开放科学方法开发，并将在不久的将来向公众开放。
涵盖地球科学的各个方面需要几个在不同类型的数据集上训练的基础模型。 然而，马斯基相信，这些未来的模型有一天可能会合并成一个综合模型，形成地球的“数字双胞胎”，为各种气候和环境事件提供无与伦比的分析和预测。
无论未来出现什么创新，NASA 和 IBM 的地理空间和气候基础模型都将使地球科学实现前所未有的飞跃。 尽管强大的人工智能工具将增强研究人员的工作，但该团队对开放科学的奉献让任何人都可以将这些工具付诸实践，从而增强了发现的可能性，并为突破性研究铺平了道路，以帮助更好地照顾地球。
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参考
[1]https://science.nasa.gov/earth/ai-open-science-climate-change/
[2]https://www.earthdata.nasa.gov/news/impact-ibm-hls-foundation-model
[3]https://huggingface.co/ibm-nasa-geospatial
