ناسا وآي بي إم تطلقان نموذجاً مفتوح المصدر لبيانات القمر
أطلقت ناسا وIBM Research، بالتعاون مع مؤسسات أكاديمية، نموذج NASA-IBM Lunar Foundation Model المفتوح المصدر لتحليل بيانات القمر. دُرّب النموذج على قرابة مليوني حزمة صور وبيانات، جمعتها ١٧ سنة من رصد المركبات المدارية، ويستطيع التكيف مع مهام مثل رصد الفوهات وتوقع رواسب الجليد القطبية. حقق أفضل تحسن له في توقع الجليد، إذ خفّض خطأ التنبؤ بما يصل إلى ٢٢٪ مقارنةً بأفضل نموذج مرجعي، بينما تجاوز ذلك النموذج بنحو ١٩٪ في رصد الفوهات واسعة النطاق. النموذج متاح على Hugging Face، مع شيفرته عبر GitHub، لكنه ليس بديلًا عن أدوات القياس الفيزيائية المطلقة.
الحقائق الأساسية
يعتمد التدريب على مجموعة بيانات تضم قرابة مليوني حزمة موزعة على ١١ نوعًا من البيانات ومقياسين مكانيين.
«It contains nearly 2 million tile bundles across 11 modalities and two spatial scales.»
عرض المصدر ←خفض النموذج خطأ توقع رواسب الجليد القطبية بما يصل إلى ٢٢٪ مقارنةً بنموذج SwinV2-B.
«The model cut prediction error by up to 22 percent compared to the best baseline, SwinV2-B, according to IBM.»
عرض المصدر ←يتاح النموذج على Hugging Face، بينما تتوفر شفرته على GitHub ومجموعات بيانات التدريب بصيغة مناسبة للتعلم الآلي.
«The model is publicly available on Hugging Face, the code is on GitHub, and it's integrated into the open-source toolkit TerraTorch.»
عرض المصدر ←
المصادر
شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح
صحّح هذا الخبر