नासा और IBM ने पृथ्वी के बारे में नई खोजों के लिए मिलाया हाथ
नासा और IBM ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) आधारित ऐसे मॉडल विकसित करने के लिए साझेदारी की है, जो पृथ्वी के बारे में आधुनिक वैज्ञानिक जानकारी आसानी से जुटाने में मदद करेगा। इनका AI आधारित मॉडल पृथ्वी से जुड़े वैज्ञानिक ज्ञान को आगे बढ़ाने के लिए मददगार विशाल डाटासेट को माइन करना यानी खोजने, पढ़ने और विश्लेषण करने को आसान बना देगा और दुनिया को बदलते पर्यावरण के अनुकूल ढलने में मदद कर सकेगा।
नासा पहली बार इस्तेमाल करेगा AI फाउंडेशन मॉडल
नासा ने एक बयान में कहा कि इस संयुक्त उपक्रम में पहली बार नासा के पृथ्वी अवलोकन उपग्रह के आंकड़ों में AI फाउंडेशन मॉडल का इस्तेमाल किया जाएगा। फाउंडेशन मॉडल ऐसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल होते हैं, जिन्हें बिना लेबल वाले आंकड़ों के व्यापक सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। इनका उपयोग विभिन्न कार्यों के लिए किया जा सकता है और एक स्थिति से जुड़ी जानकारी को दूसरी स्थिति में लागू किया जा सकता है।
छोटी टीम से संभव नहीं है फाउंडेशन मॉडल का निर्माण
नासा के मार्शल स्पेस फ्लाइट सेंटर में वरिष्ठ अनुसंधान विज्ञानी राहुल रामचंद्रन ने कहा, ''फाउंडेशन मॉडल की खूबसूरती ही यही है कि उनका इस्तेमाल अनेक डाउनस्ट्रीम अनुप्रयोगों के लिए सक्षम तरीके से किया जा सकता है।'' रामचंद्रन ने एक बयान में कहा, "इन फाउंडेशन मॉडल का निर्माण छोटी टीम द्वारा नहीं किया जा सकता। इसके लिए विभिन्न संस्थानों के अलग-अलग दृष्टिकोण रखने वाले और कौशल से लैस लोगों की टीम की आवश्यकता है।"
शोधकर्ताओं को पर्यावरण से जुड़ी जानकारी प्रदान करेगा मॉडल
बयान में कहा गया, एक परियोजना नासा के हारमोनाइज्ड लैंडसैट सेंटिनल-2 (HLS) डाटासेट पर IBM जियोस्पेशियल इंटेलिजेंस फाउंडेशन मॉडल को प्रशिक्षित करेगी, जो पृथ्वी की परिक्रमा करने वाले सैटेलाइट्स द्वार कैप्चर किए गए भूमि कवर और भूमि उपयोग परिवर्तनों का रिकॉर्ड है। यह मॉडल प्राकृतिक आपदाओं, फसल की पैदावार और वन्यजीव आवास जैसी घटनाओं के भौगोलिक परिवर्तन की पहचान करने के लिए सैटेलाइट डेटा का विश्लेषण करके शोधकर्ताओं को पृथ्वी की पर्यावरण प्रणालियों से जुड़ी महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करेगी।
क्या है फाउंडेशन मॉडल?
फाउंडेशन मॉडल ऐसे मॉडल को कहा जाता है, जिन्हें बिना लेबल वाले डाटा के व्यापक सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिसका उपयोग न्यूनतम फाइन-ट्यूनिंग के साथ विभिन्न कार्यों के लिए किया जा सकता है। इस शब्द सबसे पहले स्टैनफोर्ड इंस्टीट्यूट फॉर ह्यूमन-सेंटर्ड ऑर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा लोकप्रिय हुआ। GPT-3, BERT, या DALL-E 2 आदि भी मॉडलों के शुरुआती उदाहरण हैं। एक छोटे इनपुट के आधार पर ये संबंधित मुद्दे पर पूरा निबंध और फोटो तैयार कर देते हैं।
