2月1日、IBMとNASAのマーシャル宇宙飛行センターは、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しい洞察を発見する共同研究を発表した。本共同研究は、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、ラベルの付いていない幅広いデータで学習し、異なるタスクに使用でき、ある状況についての情報を別の状況に適用することができるAIモデルの一種である。これらのモデルは、過去5年間に自然言語処理（NLP）技術の分野を急速に発展させ、IBMは言語以外の基盤モデルのアプリケーションを開拓している。

科学者が惑星を研究し、監視することを可能にする地球観測は、かつてない速度と量で収集されている。これらの膨大なデータ資源から知識を抽出するために、新しく革新的なアプローチが必要とされている。本研究の目標は、研究者がこれらの大規模なデータセットを分析し、そこから洞察を得るための簡単な方法を提供することである。IBMの基盤モデル技術は、地球に関する科学的理解と気候関連問題への対応を迅速に進めるために、これらのデータの発見と分析を加速させる可能性を持っている。

IBMとNASAは、地球観測から洞察を得るためのいくつかの新技術を開発する計画である。あるプロジェクトでは、NASAのHarmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) データセット（地球周回衛星が捉えた土地被覆と土地利用の変化の記録）にIBMの地理空間情報基盤モデルを適用する予定である。自然災害や周期的な作物の収穫量、野生生物の生息地など、現象の地理的な足跡の変化を特定するこの基盤モデル技術は、研究者による地球の環境システムの重要な分析に役立つと考えられる。

本共同研究のもう一つの成果は、簡単に検索できる地球科学文献のコーパスとなることが期待されている。IBMは、約30万件の地球科学雑誌の記事を用いて訓練した自然言語処理モデルを開発し、文献を整理して新しい知識の発見を容易にしている。

本契約における他のIBM-NASA共同プロジェクトの可能性としては、大気観測のデータセットであるMERRA-2を用いた気象・気候予測のための基礎モデルの構築などがある。本コラボレーションは、NASAのオープンソース・サイエンス・イニシアティブの一部である。

【参照ページ】
（原文）IBM and NASA Collaborate to Research Impact of Climate Change with AI
（日本語参考訳）IBMとNASA、AIで気候変動の影響を共同調査