UNSPLASH/CC/ELIZABETH LIES
MADRI 22 abr. (Portaltic/EP) -
A IBM e a Agência Espacial Europeia (ESA) compartilharam o modelo fundamental para aplicações de observação da Terra TerraMind, que se destaca por sua capacidade de entender os dados de forma intuitiva e gerar novos cenários, sob uma modalidade de código aberto.
Os modelos de base geoespacial ajudam a entender melhor o planeta Terra a partir de dados de observação, como os fornecidos por satélites, com o objetivo de ajudar a prever, por exemplo, o risco de escassez de água.
No entanto, a previsão desse risco requer a consideração de fatores como uso da terra, clima, vegetação, atividades agrícolas e localização, todos os quais geralmente são "dispersos e armazenados separadamente".
Como resultado, os modelos geoespaciais são limitados pela quantidade e qualidade dos dados rotulados reais disponíveis, um problema que os pesquisadores da IBM e da ESA resolveram no TerraMind.
Conforme explicam em um comunicado à imprensa, o TerraMind é um modelo de IA generativo multimodal e foi treinado anteriormente no TerraMesh, que inclui nove milhões de amostras de dados globais de diferentes modalidades, incluindo dados de satélite, a geomorfologia da superfície da Terra e descrições básicas de localização e recursos (latitude, longitude e descrições de texto simples).
Trata-se do "maior conjunto de dados geoespaciais disponível", que foi criado pelos pesquisadores como parte do projeto TerraMind, conforme explicado pelos pesquisadores. Ele inclui informações "para todos os biomas, uso da terra e tipos e regiões de cobertura da terra, permitindo que o modelo seja igualmente válido para qualquer aplicação em todo o mundo, com viés limitado".
O TerraMind foi desenvolvido com uma arquitetura exclusiva de codificador-decodificador baseada em transformações simétricas, o que permite que ele aprenda correlações entre modalidades de dados diferentes.
De modo geral, o TerraMind tem "a capacidade de ir além do processamento de imagens de satélite com algoritmos de visão de máquina", oferecendo "uma compreensão intuitiva dos dados geoespaciais e do nosso planeta", como destacou Juan Bernabé-Moreno, diretor da IBM Research no Reino Unido e na Irlanda e líder do IBM Accelerated Discovery para clima e sustentabilidade.
Simonetta Cheli, diretora de programas de observação da Terra da ESA e gerente da ESRIN, destacou "sua capacidade de integrar intuitivamente informações contextuais e gerar cenários nunca antes vistos".
Os gerentes da ESRIN também indicaram que o TerraMind é um modelo "pequeno e leve", apesar de ter sido construído com 500 bilhões de tokens, que requer dez vezes menos recursos de computação do que os modelos padrão, facilitando a implementação em escala a um custo menor e com menor consumo de energia no estágio de inferência - o processamento de dados em tempo real para resolver uma tarefa.
O TerraMind é o modelo de IA com melhor desempenho no campo, superando tanto outros modelos básicos quanto arquiteturas especializadas, de acordo com as avaliações da ESA usando o PANGAEA, o benchmark padrão da comunidade.
Os funcionários do TerraMind afirmam que o modelo "permite uma compreensão mais profunda da Terra" e pode ser usado para mapear eventos naturais de curto prazo, como incêndios florestais, deslizamentos de terra e inundações; prever o risco potencial de escassez de água; monitorar a saúde das culturas em escala; e avaliar o impacto potencial das mudanças no uso da terra sobre os recursos hídricos e a biodiversidade.
A IBM e a ESA compartilharam o TerraMind como código aberto no HuggingFace, onde "o maior modelo geoespacial do mundo", desenvolvido pela IBM e pela NASA, que lançou as bases para o desenvolvimento do TerraMind, também está disponível a partir de 2023.
Versões aperfeiçoadas do TerraMind para resposta a desastres e outros casos de uso de alto impacto serão adicionadas ao repositório IBM Granite em maio.
Esta notícia foi traduzida por um tradutor automático