आईबीएम और यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी (ईएसए) ने आज टेरामाइंड लॉन्च किया, जो पृथ्वी की “सहज” समझ वाला एक नया ओपन-सोर्स एआई मॉडल है। शोध दल के अनुसार, यह प्रणाली पृथ्वी अवलोकन के लिए सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला एआई मॉडल है।
ईएसए के नेतृत्व में किए गए मूल्यांकन में, टेरामाइंड ने पृथ्वी अवलोकन के लिए एक सामुदायिक मानक, पैंजिया बेंचमार्क पर 12 अग्रणी एआई मॉडलों को पछाड़ दिया। इस मॉडल ने भूमि आवरण वर्गीकरण, परिवर्तन पहचान और बहु-संवेदक विश्लेषण सहित विभिन्न वास्तविक-विश्व कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया। औसतन, इसने अन्य मॉडलों की तुलना में 8% या उससे अधिक बेहतर प्रदर्शन किया।
आईबीएम रिसर्च यूके और आयरलैंड के निदेशक जुआन बर्नबे-मोरेनो ने कहा, “मेरे लिए, टेरामाइंड को जो अलग बनाता है, वह है कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम के साथ पृथ्वी अवलोकनों को केवल संसाधित करने से आगे जाने की इसकी क्षमता। इसके बजाय, इसमें भू-स्थानिक डेटा और हमारे ग्रह की सहज समझ है।”
टेरामाइंड एक जनरेटिव एआई मॉडल है जो विभिन्न प्रकार के डेटा को समझ सकता है—जैसे चित्र, टेक्स्ट और समय-आधारित अनुक्रम (जैसे जलवायु पैटर्न)—और इन विभिन्न प्रकार की सूचनाओं के बीच संबंधों का पता लगा सकता है। यह पृथ्वी जैसी अत्यधिक जटिल प्रणाली से निपटने में विशेष रूप से उपयोगी है।
इस मॉडल को नौ अलग-अलग डेटा प्रकारों से लिए गए 90 लाख नमूनों पर प्रशिक्षित किया गया था, जिनमें उपग्रह चित्र, जलवायु रिकॉर्ड, भू-भाग विशेषताएँ और वनस्पति मानचित्र शामिल थे। व्यापक डेटासेट में पृथ्वी के हर क्षेत्र और बायोम को शामिल किया गया था। शोधकर्ताओं ने कहा कि इसे पूर्वाग्रह को कम करने और यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि मॉडल का दुनिया भर में विश्वसनीय रूप से उपयोग किया जा सके।
ईएसए और आईबीएम ने जलवायु मॉडलिंग में एआई के विस्तार का विस्तार किया
टेरामाइंड, पृथ्वी पर आधारित है, जो आईबीएम और नासा द्वारा 2023 में लॉन्च किए गए मूलभूत जलवायु मॉडलों का एक ओपन-सोर्स परिवार है। पृथ्वी मॉडलों को पारंपरिक जलवायु मॉडलिंग सॉफ़्टवेयर की तुलना में अपेक्षाकृत कम कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है, जिससे वे संभावित रूप से पर्यावरण के अनुकूल बन जाते हैं।
टेरामाइंड की एक प्रमुख विशेषता इसकी “थिंकिंग-इन-मोडैलिटीज़” (TiM) ट्यूनिंग है। भाषा मॉडल में विचार-श्रृंखला तर्क की तरह, TiM, TerraMind को अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए अतिरिक्त डेटा स्वयं उत्पन्न करने देता है।
ज़्यूरिख स्थित IBM के शोध वैज्ञानिक जोहान्स जकुबिक ने कहा, “TiM ट्यूनिंग, संबोधित की जा रही समस्या से संबंधित अतिरिक्त प्रशिक्षण डेटा स्वयं उत्पन्न करके डेटा दक्षता को बढ़ाती है – उदाहरण के लिए, मॉडल को जल निकायों का मानचित्रण करते समय भूमि आवरण के बारे में ‘सोचने’ के लिए कहकर।”
TerraMind को पोलिश स्पेसटेक फर्म KP लैब्स, जर्मनी के जूलिच सुपरकंप्यूटिंग सेंटर और जर्मन स्पेस एजेंसी (DLR) के सहयोग से बनाया गया था। यह मॉडल अब हगिंग फेस पर ओपन-सोर्स उपलब्ध है। आने वाले महीनों में इसके फाइन-ट्यून्ड संस्करण जारी किए जाएँगे।
ESA, NASA और IBM जलवायु पूर्वानुमान के लिए AI मॉडल के साथ प्रयोग करने वाले एकमात्र संगठन नहीं हैं। Google DeepMind से एक और उदाहरण सामने आया है, जिसने हाल ही में एक AI मौसम पूर्वानुमानक का अनावरण किया है जो आज उपलब्ध सर्वोत्तम प्रणाली की तुलना में तेज़ और अधिक सटीक भविष्यवाणियाँ करता है।
EU ने भी इस तकनीक के साथ प्रयोग किया है। पिछले साल, संघ ने पृथ्वी का एक व्यापक डिजिटल ट्विन प्रस्तुत किया, जो जलवायु पूर्वानुमानों को बेहतर बनाने के लिए विशाल डेटा का उपयोग करता है।
स्रोत: TheNextWeb.com / Digpu NewsTex