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IBM和美国宇航局(NASA)马歇尔太空飞行中心最近宣布展开合作，利用IBM的人工智能(AI)技术，从NASA海量的地球与地理空间科学数据中发掘新洞察。这项合作是首次把AI基础模型技术应用于NASA的地球观测卫星数据。

基础模型是在一组广泛的未经标记的数据上进行训练的AI模型类型，可用于不同任务，并且可以举一反三，将某一情况的信息应用于另一种情况。过去五年，这类模型快速推进了AI自然语言处理(NLP)领域的技术发展，现在，IBM正在探索和开创除NPL领域之外更多的基础模型应用场景。

地球观测工作使科学家研究和监测地球成为可能，同时这项工作也正以前所未有的速度和数量在收集数据，迫切需要借助新的创新方法从这些庞大的数据源中提取知识。此次IBM与NASA携手合作的目标，就是要为研究人员提供一种更为简单的方法来分析这些大型数据集，并从中获取见解。IBM的基础模型技术有望加快这些数据的发现与分析，从而快速推进人类对地球的科学理解以及对气候相关问题的响应。

IB这项合作的另一个输出成果，预计将会是一个易于搜索的地球科学文献语料库。IBM 开发了一个NLP 模型，经过近300，000篇地球科学期刊文章的训练，该模型可以组织相关文献并且可以更为轻松地发现新知识。这一训练完备的模型，包含了迄今为止在红帽OpenShift软件上训练的最大的AI工作负载，使用IBM的开源多语言问答系统PrimeQA。除了为研究人员提供资源外，还可以把地球科学的新语言模型注入NASA的科学数据治理以及管理的流程当中。