IBM dan NASA Kolaborasi Ciptakan Model AI untuk Observasi Bumi

Kolaborasi antara IBM dan NASA untuk membuat model geospatial terbesar melalui platform Hugging Face yang memfokuskan pada masalah observasi bumi mengunakan data satelit dataset HLS (Harmonized Landsat and Sentinel-2).

Tantangan awal dari kolaborasi ini karena adanya perubahan iklim yang ekstrem yang melanda beberapa bagian bumi sehingga meningkatkan risiko kebakaran hutan, banjir dan kekeringan. Diperlukan pemetaan bumi yang jelas dan cepat untuk membantu menganalisis dan memprediksi daerah mana yang paling berisiko dimasa depan.

Dari alasan diatas IBM dan NASA berkerja sama membuat model AI yang dapat mempercepat analisis gambar satelit dan agar mudah merencanakan daerah mana yang harus difokuskan dalam menangulangi masalah-masalah geospasial yang akan terjadi.

Selain itu,salah satu tujuan utama dari proyek ini adalah untuk membuat kurang lebih 250.000 terabyte data misi NASA menjadi lebih mudah diakses oleh masyarakat luas, dengan merilis model AI ini ke platform open source AI.

Model AI geospatial yang di rilis adalah yang terbesar yang pernah ada di Hugging Face dan merupakan model dasar open source AI pertama yang dikembangkan bersama NASA. Model ini memiliki kemampuan untuk menganalisis data geospatial hingga empat kali lebih cepat daripada model deep learning lainnya.

IBM juga akan membuat versi komersial dari model ini ke dalam produk mereka yang disebut IBM Data Watsonx yang akan tersedia melalui IBM Environmental Intelligence Suite (EIS).

Dengan dukungan dari IBM Watsonx.ai dan data satelit Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) milik NASA Model AI ini lebih di kembangkan sehingga user dapat memetakan sejauh mana kebakaran atau banjir yang akan terjadi dimasa lalu dan dapat memprediksi dimasa depan, melacak deforestasi, memprediksi hasil panen, dan mendeteksi serta memantau emisi gas rumah kaca.

Model AI sangatlah berguna dan dengan merilisnya sebagai open source, IBM, NASA, dan Hugging Face berharap banyak peneliti didunia akan termotivasi untuk membuat aplikasi geospasial dan membuat model pre-train baru. Sebagai langkah lanjutan, IBM dan NASA saat ini sedang bekerja dengan Universitas Clark untuk mengadaptasi model ini untuk berbagai aplikasi.

Secara teknis model ini bekerja dengan menjadikan pixels menjadi knowledge atau insights dengan mengunakan library transformer dan PyTorch sebagai dasar pembuatan model agar bisa memproses gambar satelit dengan memperluas variable spasialnya dengan mencakup waktu dan dapat disesuaikan dengan cara pemberian label atau dengan fine-tunning pada code saat proses pembuatan model. Dalam uji coba, para peneliti melihat peningkatan akurasi sebesar 15% dibandingkan dengan model deep learning sebelumnya untuk pemetaan banjir dan kebakaran.

Keputusan IBM untuk merilis model ini sebagai open source adalah bagian dari komitmen untuk membuat AI dapat diakses oleh sebanyak mungkin orang. IBM dan NASA juga telah berkolaborasi dengan komunitas Red Hat OpenShift, Ray, dan PyTorch untuk menyederhanakan alur kerja AI.

Dengan merilis model dasar AI geospatial ini, IBM dan NASA berharap untuk menghasilkan pemahaman yang lebih baik tentang perubahan iklim dan mendukung upaya untuk mengatasi tantangan yang dihadapi oleh Bumi.