Patto storico sui migranti in Europa: cosa prevede

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Vertice sul cambiamento climatico, Cina: "Raggiunti risultati positivi"La NASA e IBM si sono unite per costruire un modello di intelligenza artificiale in grado di accelerare l’analisi delle immagini satellitari e aumentare le scoperte scientifiche nel campo della prevenzione del cambiamento climatico. Si chiama Geospatial Foundation Model. L’origine del progetto risale a sei mesi fa ma solo ora,analisi tecnica dopo un primo periodo di avviamento, è stato annunciato dettagliatamente dal sito di IBM. L’Intelligenza Artificiale può fermare il cambiamento climatico?Prevedere il climaIl modello di AI è open source, così che in molti possano contribuire.L’iniziativa va proprio nella direzione di rendere accessibili al più ampio numero di persone i quasi 250.000 terabyte di dati delle missioni NASA: una mole troppo imponente per poter essere analizzata dai soli team dell’organizzazione statunitense. Alla base del progetto vi è la necessità di capire rapidamente come sta cambiando il paesaggio terrestre per via del clima.“Temperature eccessive hanno colpito molte parti del mondo quest’estate – scrive il team di Geospatial sul comunicato ufficiale – facendo aumentare il rischio di incendi boschivi e siccità. Mappare le conseguenze di questi eventi può aiutare a prevedere quali aree saranno più a rischio in futuro e pianificare dove concentrare gli sforzi di adattamento”. L’AI consentirà agli utenti di mappare varie tipologie di dati, su tutti l’estensione delle inondazioni e degli incendi boschivi negli Stati Uniti. L’obbiettivo è di sfruttare il modello, a tendere, per altri utilizzi come il monitoraggio della deforestazione, la previsione dei rendimenti delle colture, il rilevamento dei gas serra o la segmentazione delle serie temporali. I ricercatori stanno lavorando per alcuni adattamenti insieme all’Università di Clark. L’intelligenza artificiale a tutela degli animali e della naturaIl ruolo di Hugging FacePer rendere l’AI aperto, IBM e NASA si sono affidati alla piattaforma open-source di intelligenza artificiale Hugging Face. Ne è nato il modello geospaziale più grande mai ospitato sul portale e in assoluto il primo di intelligenza artificiale open-source in collaborazione con la NASA. Geospatial FM potrà analizzare dati geospaziali fino a quattro volte più velocemente rispetto ai più avanguardisti modelli di deep learning e potrà farlo con la metà dei dati etichettati.“Il campo dell’AI rimane guidato dalla scienza e la scienza può progredire solo attraverso la condivisione di informazioni e la collaborazione“, ha dichiarato Jeff Boudier, responsabile del prodotto e della crescita presso Hugging Face.Un laboratorio apertoHugging Face, la NASA e IBM sperano che la loro iniziativa vada nella direzione di ispirare ricercatori in tutto il mondo non solo per migliorare il modello che hanno diffuso, ma anche per svilupparne altri in applicazioni geospaziali e simili. “Rendendolo questi modelli di apprendimento open source – spiega Kevin Murphy, chief science data officer della NASA – speriamo di moltiplicare il loro impatto e la loro efficacia. Crediamo che abbiano il potenziale per cambiare il modo in cui i dati vengono analizzati e ci aiutino a comprendere meglio il nostro pianeta”.Non è un caso che il progetto coincida proprio con l’Anno della Scienza Aperta della NASA, un periodo caratterizzato da eventi per promuovere la condivisione di dati e modelli AI. Il tutto rientra in una visione a lungo raggio della NASA finalizzata a costruire una comunità scientifica più accessibile, inclusiva e collaborativa. Come si addestra l’intelligenza artificiale? Il ruolo degli AI trainerLa struttura dell’AI L’addestramento del modello è iniziato a gennaio, con l’inserimento da parte di IBM di dati provenienti dal dataset Harmonized Landsat Sentinel-2 della NASA, una sorta di osservatorio che fornisce una vista completa della Terra ogni due o tre giorni con una risoluzione di 30 metri per pixel. La “palestra” dell’addestramento è stata il supercomputer Vela e le librerie dell’ecosistema PyTorch con immagini etichettate di inondazioni e segni di incendi.Un elemento caratterizzante di Geospatial FM è l’architettura di intelligenza artificiale che prende il nome di transformer, un processo in grado di trasformare una grande quantità di dati – testo, audio, in questo caso immagini satellitari – in una rappresentazione compressa che cattura la struttura di base per adattarla ad una vasta gamma di compiti. IBM definisce questo processo “trasformare i pixel in intuizioni”.Dopo i primi test, i ricercatori hanno riscontrato un aumento dell’accuratezza del 15% rispetto ai diffusi modelli di deep learning per la mappatura delle inondazioni e degli incendi.

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