Ảnh: Getty Images

Việc phát triển mô hình lần đầu tiên được tiết lộ vào tháng 2 như một nỗ lực để mở khóa giá trị của khối lượng lớn hình ảnh vệ tinh nhằm thúc đẩy khoa học khí hậu và cải thiện cuộc sống ở đây trên Trái đất.

Mô hình được huấn luyện dựa trên dữ liệu vệ tinh Landsat Sentinel-2 của NASA. Điểm mạnh của mô hình này là khả năng thích ứng cao nhờ sử dụng công nghệ tiền huấn luyện mà không cần dữ liệu có nhãn. Sau đó, chỉ cần một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn để tinh chỉnh cho từng mục đích cụ thể.

Theo ông Sriram Raghavan, Phó Chủ tịch nghiên cứu AI của IBM, mô hình cơ sở giúp tiết kiệm đáng kể công sức gắn nhãn dữ liệu so với các phương pháp truyền thống. Ví dụ, để dự báo lũ lụt, mô hình mới chỉ cần một nửa lượng dữ liệu có nhãn so với mô hình hiện tại nhưng vẫn cho độ chính xác cao hơn 15%.

Với ưu điểm vượt trội đó, hai tổ chức kỳ vọng mô hình sẽ hỗ trợ đắc lực cho các nhà khoa học trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng liên quan tới dữ liệu địa lý như: khí hậu, thiên tai, nông nghiệp. Đồng thời, do được chia sẻ mã nguồn mở trên Hugging Face, cộng đồng AI toàn cầu có thể dễ dàng tiếp cận, học hỏi và cải tiến mô hình.

Sự hợp tác có ý nghĩa quan trọng này đánh dấu bước tiến mới trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn để phục vụ công cuộc bảo vệ môi trường và ứng phó biến đổi khí hậu toàn cầu.