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Aug 04, 2023

IBM und NASA öffnen

AKTUALISIERT 15:38 EDT / 03. AUGUST 2023 von Maria Deutscher IBM Corp. und die NASA haben heute ein fortschrittliches Modell für künstliche Intelligenz veröffentlicht, das Forschern dabei helfen soll, Satellitendaten schneller zu analysieren. Das Model

AKTUALISIERT 15:38 EDT / 3. AUGUST 2023

von Maria Deutscher

IBM Corp. und die NASA haben heute ein fortschrittliches Modell für künstliche Intelligenz veröffentlicht, das Forschern dabei helfen soll, Satellitendaten schneller zu analysieren.

Das Modell ist auf Hugging Face verfügbar, einer beliebten GitHub-ähnlichen Plattform zum Teilen von Open-Source-Neuronalen Netzen. Die nächste Phase der Zusammenarbeit von IBM mit der NASA wird sich auf die Ausweitung ihrer KI auf weitere Anwendungsfälle konzentrieren. Sie werden bei dieser Initiative mit der in Worcester, Massachusetts, ansässigen Clark University zusammenarbeiten.

„Die wesentliche Rolle von Open-Source-Technologien zur Beschleunigung kritischer Entdeckungsbereiche wie des Klimawandels war noch nie so klar“, sagte Sriram Raghavan, Vizepräsident von IBM Research AI.

Laut IBM soll das neue Modell Forschern dabei helfen, Gebiete auf dem amerikanischen Festland zu identifizieren, die möglicherweise von Überschwemmungen und Waldbränden bedroht sind. Nach Angaben des Unternehmens kann das Modell Geodaten bis zu viermal schneller analysieren als modernste neuronale Netze. Außerdem sind für das Training weniger Daten erforderlich.

IBM beschreibt die KI als ein Basismodell oder ein Modell, das eine breite Palette fortgeschrittener Computeraufgaben ausführen kann. Es basiert auf der Transformer-Architektur, einem beliebten Ansatz zum Entwurf neuronaler Netze. Transformer-Modelle können beim Nachdenken über ein Datenelement eine große Menge an Kontextinformationen berücksichtigen, wodurch sie genauere Entscheidungen treffen können als andere KI-Systeme.

Die Technologie liegt vielen der fortschrittlichsten KI-Systeme auf dem Markt zugrunde. Dazu gehört GPT-4, das neueste große Sprachmodell von OpenAI LP.

IBM und die NASA trainierten ihr Modell gemeinsam anhand eines Geodatensatzes namens Harmonized Landsat Sentinel-2. Der Datensatz enthält Bilder der Erdoberfläche, die vom NASA-Satelliten Landsat-8 aufgenommen wurden. Es enthält auch Messungen von Sentinel-2, einer Satellitenkonstellation der Europäischen Weltraumorganisation.

IBM trainierte das KI-Modell mithilfe seines intern entwickelten Vela-Supercomputers. Das System, das das Unternehmen Anfang des Jahres enthüllte, wird von Chips der A100-Serie von Rechenzentrumsgrafikkarten von Nvidia Corp. angetrieben. Vela nutzt eine High-End-Version des A100 mit besonders großem Onboard-Speicher für die Speicherung von KI-Modellen.

Neben Nvidia-Chips enthält der Supercomputer eine von IBM entwickelte Virtualisierungssoftware. Virtualisierung erleichtert bestimmte KI-Entwicklungsaufgaben, diese Einfachheit geht jedoch mit einer geringeren Rechenleistung einher. IBM gibt an, die Auswirkungen auf die Leistung auf weniger als 5 % gesenkt zu haben, was die Forscher als „den niedrigsten uns bekannten Overhead in der Branche“ bezeichnen.

Obwohl IBM und die NASA ihr Modell optimiert haben, um Gebiete zu erkennen, die von Überschwemmungen und Waldbränden bedroht sind, gehen sie davon aus, dass es auch an andere Anwendungsfälle angepasst werden kann. Die Verfolgung der Abholzung ist eine Aufgabe, die das Modell beschleunigen könnte. IBM sagt, dass es Forschern auch dabei helfen kann, Kohlenstoffemissionen zu überwachen und Ernteerträge vorherzusagen.

Zukünftig plant das Unternehmen, die Fähigkeiten der KI weiter auszubauen. Es hat sich mit Forschern der NASA und der Clark University zusammengetan, um die Bemühungen fortzusetzen.

Im Rahmen der Initiative hofft IBM, das Modell für die Segmentierung von Zeitreihen und die Ähnlichkeitsforschung zu optimieren. Dabei handelt es sich um zwei beliebte Datenanalysemethoden, die nicht nur für die Geodatenforschung, sondern auch für eine Reihe anderer Aufgaben eingesetzt werden. Mithilfe der Zeitreihensegmentierung lässt sich beispielsweise die Ursache von Aktienkursschwankungen untersuchen.

IBM plant, über seine Watsonx-Produktsuite schließlich eine kommerzielle Version des Modells verfügbar zu machen. Die im Mai eingeführte Suite umfasst eine Reihe von Softwaretools, die Unternehmen dabei helfen sollen, fortschrittliche KI-Modelle zu erstellen und diese in der Produktion einzusetzen. Es gibt auch vorgefertigte neuronale Netze, die für verschiedene Anwendungsfälle optimiert sind.

Watsonx basiert auf Red Hat OpenShift AI, einer weiteren kürzlich eingeführten Komponente des maschinellen Lernportfolios von IBM. Es handelt sich um eine Version der OpenShift-Plattform für die Anwendungsentwicklung und -bereitstellung, die speziell für KI-Workloads optimiert ist. Das Angebot erleichtert Aufgaben wie die Überwachung der Leistung von Modellen für maschinelles Lernen, die in der Produktion ausgeführt werden.

DANKE

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