IBM 的人工智能有了新任务：整理 NASA 的大量地球和天气图像

ChatGPT 的表亲刚刚被 NASA 聘用。2 月 1 日，NASA 和 IBM 宣布两大组织之间建立新的合作伙伴关系，旨在将人工智能 (AI) 工具应用于气候科学、扫描研究文献以快速找到答案并识别地球科学数据中的特征。

这并非 NASA 首次涉足人工智能，甚至也不是该机构首次与 IBM 合作。2014 年，当太阳动力学观测站的传感器出现故障时，NASA 与这家科技巨头合作推断太阳极端辐射的测量值。一年后，NASA 启动了一个夏季训练营，将科学家与硅谷工程师聚集在一起，称为前沿发展实验室。

此外，自机器学习技术诞生以来，NASA 各个领域的科学家一直在自己的项目中使用这些工具，从观察太阳到设计自主数据收集机器人。然而，随着人工智能的强大和复杂性不断增长，单个研究人员越来越难以充分利用这些工具的全部潜力。每次他们开始一个新项目时，许多 NASA 工程师和科学家都会为每个数据集构建一个定制模型。为了解决这个问题，NASA 在 2020 年举办了一次关于人工智能的研讨会。它寻求大规模、极具挑战性的问题的答案，梦想着为每个问题建立比一次性模型更大的模型——而 IBM 的技术似乎完美地满足了他们的需求。

IBM 首席开发人员 Priya Nagpurkar 在新闻发布会上表示：“我们都听说过并见证过广泛应用的机器学习模型的魔力，尤其是像 ChatGPT 这样的语言模型。我们正处于一个独特的节点，是时候将这些进步应用到不同的领域……以及推动科学的发展。”

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此次合作是首次将一种特殊类型的人工智能（一种灵活、应用广泛的技术，称为基础模型，IBM 是该领域的开发先锋）应用于地球科学。IBM 代表 Danielle Cerasani 表示：“过去几年，NASA 和 IBM 一直在讨论使用人工智能解决各种问题，而 IBM 的基础模型研究是此次合作的催化剂。”

根据最近的一份新闻稿，此次合作计划解决两个主要项目：根据科学文献回答问题，以及分析地球的大型数据集以识别模式和趋势。NASA 正在提供其庞大的地球观测数据和科学家的访问权限，而 IBM 则将 AI 开发专业知识和他们现有的研究成果添加到这项技术中。

文献搜索基于类似于 ChatGPT 的技术，NASA 希望它能成为科学家的一种超先进搜索引擎。它的一个主要卖点是，答案将附有引文——直接链接到它从中提取信息的研究论文——而其他工具则更像是一个神秘的黑匣子。NASA 马歇尔太空飞行中心高级研究员 Rahul Ramachandran 在新闻发布会上表示，这项技术最早可能在 2023 年中期准备就绪。

不过，一些科学家仍持怀疑态度。纽约城市大学物理学家兼人工智能专家 Viviana Acquaviva 表示：“该模型总结信息和回答问题的能力是最具创新性的方面，尤其是对更广泛的社区而言，但也存在更高的偏见风险。”“我们已经看到，像 ChatGPT 这样的最先进模型很容易产生有偏见或不正确的答案，尽管听起来合理而自信。”例如，在谷歌新推出的 Bard 聊天机器人的广告中，人工智能错误地指出詹姆斯韦伯太空望远镜拍摄了第一颗系外行星，而欧洲南方天文台的甚大望远镜早在几年前就拍摄了第一颗系外行星。

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与此同时，将人工智能应用于地球观测是此次合作中更具科学意义的部分，至少对 Acquaviva 来说是这样。NASA 拥有世界上最大的地球数据档案库——足以填满大约一百万部典型的 iPhone——他们希望利用 IBM 的模型更有效地对这些数据进行分类。

“我们的档案目前有 70 PB，预计几年内将增长到 250 PB……我们支持全球 70 亿用户访问我们的数据进行研究和应用，”Ramachandran 告诉记者。“显然，考虑到我们拥有的数据规模，我们面临大数据问题。”

他们希望借助这项新的人工智能技术，轻松追踪全球各地的天气和自然灾害——从龙卷风轨迹到尘埃云，种类繁多。拉马钱德兰设想了这样一种场景：灾难响应小组可以快速分析飓风过后的洪水范围，从而更快、更有效地提供紧急援助。该团队计划首先分析一组称为 Harmonized Landsat Sentinel-2 的数据集，该数据集结合了两颗强大的 NASA 卫星的观测数据。然而，这项工作才刚刚开始，拉马钱德兰将其描述为一个“开放的研究领域”。

该合作还打算公开发布他们通过这些项目开发的代码和其他工具，让任何有兴趣的人都可以使用它们。“很高兴看到在创建一个包容和跨学科社区方面取得进展，”Acquaviva 说，“这可以让科学家和公众更容易获得气候数据和人工智能工具。”