【アメリカ】IBMとNASA、気候関連の科学知見獲得で協働。ビッグデータからの基盤モデル構築

　IT世界大手米IBMと米航空宇宙局（NASA）マーシャル宇宙飛行センターは2月1日、IBMの人工知能（AI）技術を使ってNASAの膨大な地球・地理空間科学データの中から新たな気候変動に関する知見を発見する共同研究を発表した。AI「基盤モデル」技術をNASAの地球観測衛星データに初めて適用する。

　基盤モデルとは、大量の「ラベルなしデータ」を用意し、「自己教師あり学習」を実施した大規模かつ汎用的なAI（人工知能）モデルのこと。最初に自然言語処理（NLP）の分野で発展し、IBMは最近では言語以外への応用を開拓している。

　同研究では、地球に関する科学的理解と気候変動関連問題への対応を迅速に進めるために、膨大なデータから有意な知見を抽出する。具体的には、地球周回衛星が捉えた土地被覆と土地利用の変化のデータを収集しているNASAのHarmonized Landsat Sentinel-2（HLS）に、IBMの地理空間情報基盤モデルを適用す。ペタバイト級の衛星データを分析し、自然災害、周期的な作物収穫量、野生生物の生息地などの現象の地理的足跡の変化を特定することで、地球環境システムの重要な分析に役立てる。

　また、自然言語処理モデルを開発し、約30万件の地球科学雑誌の文献からの知見発掘も行う。後者では、レッドハットのOpenShiftソフトウェアでを用い、IBMのオープンソースの多言語質問応答システムやPrimeQAを活用する。得られた知見は、NASAの科学データ管理やスチュワードシッププロセスにも導入される可能性もあるという。

　さらに、大気観測衛星MERRA-2を用いた気象・気候予測のための基礎モデルの構築も検討する。

【参照ページ】IBM and NASA Collaborate to Research Impact of Climate Change with AI
【画像】IBM

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