L’Agenzia spaziale europea (Esa) ha collaborato con Ibm Research Europe per creare TerraMind, un modello di intelligenza artificiale di base che esplora grandi quantità di dati in un processo chiamato apprendimento autosupervisionato.
Combinando diversi tipi di dati sul nostro pianeta, TerraMind può fornire risposte accurate a domande su clima e natura. Dall’individuazione di perdite di metano al monitoraggio dei cambiamenti nelle foreste e nell’uso del suolo, TerraMind è destinato a svolgere un ruolo chiave nell’affrontare alcune delle attuali sfide ambientali.
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Nuovo modello di AI
Mentre alcuni modelli di analisi delle immagini basati sull’AI possono essere fuorviati da “sosia” – ad esempio, le ombre possono essere scambiate per frane o strade strette possono assomigliare a fiumi o specchi d’acqua – TerraMind è in grado di analizzare le immagini di osservazione della Terra con piena consapevolezza del contesto geospaziale, anziché limitarsi a esaminare i singoli valori dei pixel.
TerraMind può gestire molti tipi diversi di dati, una funzione nota come “multimodalità”, che diventerà sempre più utile man mano che raccoglieremo più informazioni sulla Terra. Incorpora dati come topografia, uso/copertura del suolo, altitudine e geolocalizzazione, insieme alle immagini satellitari, nel suo processo di apprendimento.
Questo modello è stato addestrato utilizzando un set di dati composto da oltre nove milioni di campioni distribuiti a livello globale, che coprono otto diversi tipi di dati, inclusi i dati radar di Copernicus Sentinel-1 e quelli ottici di Sentinel-2.
Problem-solving made in Europe
Oltre all’efficienza e alla precisione, TerraMind vanta capacità generative: può creare dati artificiali in caso di mancanza di input, un problema comune nel telerilevamento. Con un nuovo approccio chiamato “Thinking-in-Modalities”, TerraMind può innescare una serie di passaggi di ragionamento logico per risolvere un problema, generando al contempo nuovi dati.
Modello più performante
In una serie di test di benchmark, TerraMind si è rivelato il modello di base di intelligenza artificiale più performante per l’osservazione della Terra. Inoltre, utilizza una potenza di calcolo molto inferiore, fino a 10 volte inferiore rispetto all’utilizzo di modelli separati per ogni tipo di dato.
Si tratta di un vero strumento “made in Europe”: TerraMind è stato addestrato utilizzando l’infrastruttura e le competenze del Centro di dupercalcolo di Jülich ed è stato interamente sviluppato da ricercatori e ingegneri europei.
Analisi intelligente
“Sviluppato da Ibm Research ed Esa, TerraMind è un modello di intelligenza artificiale addestrato per comprendere il nostro pianeta attraverso dati satellitari, morfologia del territorio e altre caratteristiche chiave della superficie. Invece di limitarsi ad analizzare le immagini, costruisce una comprensione più profonda e intuitiva dei sistemi terrestri”, ha spiegato Juan Bernabé-Moreno, direttore di Ibm Research (Regno Unito e Irlanda).
Monitoraggio su larga scala
“TerraMind è in grado di interpretare le immagini satellitari in modo intelligente e potente, il che lo rende ideale per il monitoraggio di eventi su larga scala sulla Terra. È addestrato su grandi quantità di dati e costruito con una tecnologia innovativa che gli consente di avere una visione d’insieme”, ha sottolineato Nicolas Longépé, Earth observation data scientist del Φ-lab dell’Esa e Technical Officer di TerraMind.
