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Aug 04, 2023

IBMとNASAがオープン

更新日 15:38 EDT / 2023 年 8 月 3 日 by Maria Deutscher IBM 社と NASA は本日、研究者が衛星データをより迅速に分析できるように設計された高度な人工知能モデルをリリースしました。 モデル

2023 年 8 月 3 日 15:38 EDT 更新

マリア・ドイッチャー著

IBM Corp.とNASAは本日、研究者が衛星データをより迅速に分析できるように設計された高度な人工知能モデルをリリースしました。

このモデルは、オープンソース ニューラル ネットワークを共有するための人気のある GitHub のようなプラットフォームである Hugging Face で利用できます。 IBM と NASA との協力の次の段階では、AI を追加のユースケースに拡張することに焦点を当てます。 この取り組みでは、マサチューセッツ州ウースターに本拠を置くクラーク大学と提携する予定だ。

IBM Research AIのバイスプレジデント、スリラム・ラガバン氏は、「気候変動などの重要な発見分野を加速するオープンソース・テクノロジーの重要な役割は、かつてないほど明確になっています。」と述べています。

IBMによれば、この新しいモデルは研究者が米国本土で洪水や山火事の危険にさらされている地域を特定できるように設計されているという。 同社によれば、このモデルは最先端のニューラル ネットワークよりも最大 4 倍の速度で地理空間データを分析できるという。 また、トレーニングに必要なデータも少なくなります。

IBM は AI を基礎モデル、つまり幅広い高度なコンピューティング タスクを実行できるモデルと説明しています。 これは、ニューラル ネットワークを設計するための一般的なアプローチである Transformer アーキテクチャに基づいています。 Transformer モデルは、データの一部について推論するときに大量のコンテキスト情報を考慮に入れることができるため、他の AI システムよりも正確な意思決定を行うことができます。

このテクノロジーは、市場で最も先進的な AI システムの多くを支えています。 これには、OpenAI LP の最新の大規模言語モデルである GPT-4 が含まれます。

IBM と NASA は共同で、Harmonized Landsat Sentinel-2 と呼ばれる地理空間データセットでモデルをトレーニングしました。 このデータセットには、NASA の Landsat-8 衛星によって撮影された地表の画像が含まれています。 これには、欧州宇宙機関が運用する衛星群であるセンチネル 2 からの測定値も含まれています。

IBM は、社内で開発した Vela スーパーコンピューターを使用して AI モデルをトレーニングしました。 同社が今年初めに明らかにしたこのシステムは、Nvidia Corp.のデータセンターグラフィックスカード「A100」シリーズのチップを搭載している。 Vela は、AI モデルを保存するために特に大規模なオンボード メモリ プールを備えた A100 のハイエンド バージョンを使用しています。

このスーパーコンピューターには、Nvidia シリコンに加えて、IBM が開発した仮想化ソフトウェアが組み込まれています。 仮想化により、特定の AI 開発タスクが容易になりますが、その簡素化には処理能力の低下が伴います。 IBMは、パフォーマンスへの影響を5%未満に抑えたと述べており、同社の研究者らはこれを「我々が認識している業界で最も低いオーバーヘッド」と表現している。

IBM と NASA は、洪水や山火事の危険がある地域を検出するためにモデルを最適化しましたが、このモデルは他のユースケースにも適用できると推定しています。 森林破壊の追跡は、モデルによってスピードアップできるタスクの 1 つです。 IBMによれば、研究者が炭素排出量を監視し、作物の収量を予測するのにも利用できるという。

同社は将来的に、AIの機能をさらに拡張する予定だ。 NASAとクラーク大学の研究者と協力してこの取り組みを進めている。

この取り組みの一環として、IBM は時系列セグメンテーションと類似性調査のためにモデルを最適化したいと考えています。 これら 2 つの一般的なデータ分析手法は、地理空間研究だけでなく、他のさまざまなタスクにも使用されます。 時系列セグメンテーションは、たとえば株価変動の原因を調査するために使用できます。

IBM は最終的には、Watsonx 製品スイートを通じてこのモデルの商用バージョンを利用できるようにする予定です。 5 月に導入されたこのスイートには、企業が高度な AI モデルを構築し、本番環境に展開できるように設計された一連のソフトウェア ツールが含まれています。 さまざまなユースケースに最適化された、パッケージ化されたニューラル ネットワークもあります。

Watsonx は、IBM の機械学習ポートフォリオのもう 1 つの最近発表されたコンポーネントである Red Hat OpenShift AI を利用しています。 これは、AI ワークロード向けに特に最適化された OpenShift アプリケーション開発およびデプロイメント プラットフォームのバージョンです。 この製品により、実稼働環境で実行されている機械学習モデルのパフォーマンスの監視などのタスクが容易になります。