_ Crearea de instrumente în stil ChatGPT cu Observarea Pământului

Imaginați-vă că puteți întreba un chatbot: „Poți să-mi faci o hartă de clasificare extrem de precisă a culturilor din Kenya?” sau „Clădirile cedează pe strada mea?” Și imaginați-vă că informațiile care revin sunt solide din punct de vedere științific și se bazează pe date verificate de observare a Pământului.

ESA, împreună cu parteneri tehnologici, lucrează pentru a transforma un astfel de instrument în realitate prin dezvoltarea de aplicații AI care vor revoluționa regăsirea informațiilor în observarea Pământului.

Observarea Pământului generează volume mari de date vitale în fiecare zi, dar este dificil doar pentru oameni să se asigure că obținem cea mai bună valoare din acele date. Din fericire, AI ajută la interacțiunea cu seturi de date atât de mari și complexe, identificând caracteristicile cheie și prezentând informațiile într-un format ușor de utilizat.

I*STAR, de exemplu, o activitate cofinanțată de programul ESA InCubed , a dezvoltat o platformă care utilizează inteligența artificială pentru a monitoriza evenimentele curente, cum ar fi cutremure sau erupții vulcanice, astfel încât operatorii de sateliți să poată planifica automat următoarele achiziții de date pentru clienți.

Instrumentul SaferPlaces AI, susținut din nou de InCubed, creează hărți de inundații pentru echipele de răspuns la dezastre prin îmbinarea măsurătorilor in situ cu datele satelitare. SaferPlaces a fost esențial pentru eforturile de evaluare a daunelor în timpul inundațiilor de anul trecut din Emilia-Romagna, în Italia.

În ultimii câțiva ani, progresul AI s-a accelerat enorm, odată cu avansul unor instrumente precum ChatGPT și Gemini chiar surprinzător de experți în domeniu. Pentru a profita de această inovație transformatoare și pentru a captura oportunitățile oferite de această tehnologie, un pas natural următor este construirea unei anchete bazate pe text în stil ChatGPT cu date de observare a Pământului.

Împreună cu diverși parteneri din domeniu. de spațiu, calcul și meteorologie, ESA dezvoltă în prezent un asistent digital de observare a Pământului care va înțelege întrebările umane și va răspunde cu răspunsuri asemănătoare oamenilor, cunoscute sub numele de capabilități de limbaj natural.

Nu este surprinzător totuși că există o serie de de piese ale puzzle-ului de completat pentru a crea un astfel de asistent digital, începând cu puterea care îl sprijină, modelul de bază.

Modelele AI funcționează prin antrenament și îmbunătățire în timp, dar în învățarea automată mai tradițională , mașina trebuie să fie alimentată cu seturi mari de date care au fost etichetate, adesea de către un om.

Intrați modele de fundație, care au o abordare foarte diferită. Un model de bază este un model de învățare automată care se antrenează, în mare parte fără supraveghere umană, pe surse importante și variate de date neetichetate. Modelele de bază sunt destul de generale, dar pot fi adaptate la aplicații specifice.

Rezultatul este un motor AI flexibil și puternic, iar de la înființarea lor în 2018, modelele de bază au contribuit la o transformare uriașă a învățării automate, având impact multe industrii și societate în ansamblu.

ESA Φ-lab are mai multe inițiative în desfășurare pentru crearea de modele de bază dedicate sarcinilor legate de observarea Pământului. Aceste modele folosesc date pentru a furniza informații despre subiecte critice din punct de vedere ecologic, cum ar fi scurgerile de metan și atenuarea evenimentelor meteorologice extreme.

Un proiect de model de fundație, PhilEO, a început la începutul anului 2023 și acum ajunge la maturitate. Un cadru de evaluare bazat pe datele globale Copernicus Sentinel-2 și, în curând, modelul PhilEO în sine, vor fi lansate comunității de observare a Pământului pentru a stimula o abordare colaborativă, pentru a avansa dezvoltarea în domeniu și pentru a se asigura că modelul de bază derivat este validat pe scară largă.

Imaginea de mai sus arată Structura Richat, tipul de caracteristică pe care modelul PhilEO a învățat să o recunoască fără supraveghere umană.

Inițiative separate ale ESA se uită la capătul uman al puzzle-ului - crearea asistentului digital care va prelua o întrebare în limbaj natural de la un utilizator, va procesa datele potrivite prin modele de bază pentru observarea Pământului și va produce răspunsul în text și/sau imagini.

Un geamăn digital precursor al Pământului a demonstrat recent că prototipul său de asistent digital poate îndeplini sarcini multimodale, căutând în mai multe arhive de date, cum ar fi Sentinel-1 și 2, pentru a compara informații.

O activitate de laborator ESA Φ care urmează să înceapă în aprilie va explora procesarea limbajului natural pentru extragerea și analiza informațiilor din surse de text verificate de observare a Pământului, împreună cu interpretarea interogărilor atât de la experți, cât și de la utilizatorii generali. Această activitate va duce în cele din urmă la crearea unui asistent digital pe deplin funcțional.

„Conceptul unui asistent digital de observare a Pământului care poate oferi o gamă largă de informații din surse variate este o perspectivă tentantă și, deoarece acestea inițiativele arată că există o serie de blocuri fundamentale de pus în aplicare pentru a atinge acest obiectiv”, comentează șeful ESA Φ-lab Giuseppe Borghi.

„Având în vedere progresul extrem de încurajator deja realizat cu PhilEO și precursor al asistentului digital, mă aștept pe deplin ca noile proiecte să producă rezultate care schimbă jocul în viitorul apropiat.”

(Fluierul)