CloudFerro e o Φ-lab da Agência Espacial Europeia (ESA) lançaram um conjunto de dados de incorporação global para observação da Terra, um avanço significativo na análise de dados geoespaciais. Este conjunto de dados, que faz parte do projeto Big TOM, tem como objetivo fornecer conjuntos de dados padronizados, abertos e facilmente acessíveis para IA para o mundo ver. Esta colaboração aborda o desafio de gerir e analisar grandes arquivos de dados de satélites Copernicus, ao mesmo tempo que promove aplicações de IA incontroláveis.
O papel da incorporação de conjuntos de dados em cosmovisões
O volume cada vez maior de dados de observação da Terra apresenta desafios no processamento e análise adequada da grande imagem geoespacial. A incorporação de conjuntos de dados resolve esse problema convertendo dados de imagem de alta resolução em representações vetoriais compactas. Essa incorporação inclui recursos semânticos importantes, que facilitam a pesquisa, comparação e análise rápidas.
O Projeto TOM Major concentra-se no domínio geoespacial, garantindo que os conjuntos de dados incorporáveis sejam compatíveis e reproduzíveis para várias tarefas de observação da Terra. Usando modelos avançados de aprendizagem profunda, essa incorporação facilita o processamento e análise global de imagens de satélite.
Recursos do conjunto de dados Global Embeddings
Os conjuntos de dados incorporáveis, baseados no conjunto de dados Major TOM Core, incluem mais de 60 TB de dados Copernicus preparados para IA. Os principais recursos incluem:
- Integração Completa: Com mais de 169 milhões de pontos de dados e mais de 3,5 milhões de imagens únicas, o conjunto de dados fornece uma representação abrangente do mundo.
- Vários modelos: Construído usando quatro modelos diferentes – SSL4EO-S2, SSL4EO-S1, SigLIP e DINOv2 – o integrado oferece uma variedade de recursos e apresentações projetadas para diferentes casos de uso.
- Formato de dados eficiente: Armazenado no formato GeoParquet, o incorporado integra-se perfeitamente aos fluxos de trabalho de dados geoespaciais, permitindo consultas eficientes e compatibilidade com pipelines de processamento.
Como incorporar
A criação de uma incorporação envolve várias etapas:
- Classificação de imagens: As imagens de satélite são divididas em pequenos fragmentos adequados para modelos de tamanho de entrada, que preservam informações geoespaciais.
- Está processando: os fragmentos são normalizados e dimensionados de acordo com os requisitos dos modelos incorporados.
- Geração de Incorporação: fragmentos pré-processados são processados por modelos de aprendizagem profunda pré-treinados para criar incorporações.
- Integração de dados: Embutidos e metadados são integrados aos arquivos do GeoParquet, garantindo fácil acesso e usabilidade.
Esta abordagem sistemática garante a incorporação de alta qualidade, ao mesmo tempo que reduz os requisitos computacionais das funções downstream.
Aplicativos e casos de uso
A incorporação de conjuntos de dados tem uma variedade de aplicações, incluindo:
- Monitoramento do Uso do Solo: Os pesquisadores podem rastrear as mudanças no uso do solo de forma eficiente, vinculando espaços incorporados a conjuntos de dados rotulados.
- Análise Ambiental: O conjunto de dados apoia a análise de fatores como desmatamento e urbanização com custos computacionais reduzidos.
- Pesquisa e recuperação de dados: a incorporação permite pesquisas rápidas de correspondência, facilitando o acesso a dados geoespaciais relevantes.
- Análise de série temporal: Medidas de incorporação consistentes facilitam o monitoramento de mudanças em diferentes regiões durante um longo período de tempo.
Operações de Computador
A incorporação de conjuntos de dados é projetada para medição e eficiência. Os cálculos foram realizados na plataforma de nuvem CREODIAS da CloudFerro, utilizando hardware de alto desempenho, como GPUs NVIDIA L40S. Esta configuração permitiu o processamento de milhares de milhões de pixels dos dados do Copernicus, mantendo a reprodutibilidade.
Padronização e Acesso Aberto
Uma marca registrada dos grandes conjuntos de dados incorporados do TOM é seu formato padronizado, que garante compatibilidade entre modelos e conjuntos de dados. O acesso aberto a estes conjuntos de dados incentiva a transparência e a colaboração, o que incentiva a inovação na comunidade geoespacial global.
Desenvolvendo IA em Perspectiva Global
O conjunto de dados de incorporação global representa um passo importante na integração da IA com a observação global. Permitir processamento e análise eficazes capacita investigadores, decisores políticos e organizações para melhor compreender e gerir os sistemas dinâmicos da Terra. Esta iniciativa constitui a base para novas aplicações e insights em análise geoespacial.
A conclusão
A parceria entre CloudFerro e ESA Φ-lab é um exemplo de progresso na indústria de dados geoespaciais. Ao abordar os desafios da observação da Terra e abrir novas oportunidades para aplicações de IA, o conjunto de dados incorporado aumenta a nossa capacidade de analisar e gerir dados de satélite. À medida que o grande projecto TOM avança, está preparado para promover avanços na ciência e na tecnologia.
Confira eu Papel de novo Conjunto de dados. Todo o crédito deste estudo vai para os pesquisadores deste projeto. Além disso, não se esqueça de nos seguir Twitter e junte-se ao nosso Estação telefônica de novo LinkedIn Gracima. Não se esqueça de participar do nosso SubReddit de 60k + ML.
🚨 Tendências: LG AI Research revela EXAONE 3.5: três modelos Al Frontier bilíngues de dois níveis que oferecem comandos de próxima geração incomparáveis e insights de conteúdo de longo prazo Liderança global em excelência em IA generativa….
Aswin AK é consultor da MarkTechPost. Ele está cursando seu diploma duplo no Instituto Indiano de Tecnologia, Kharagpur. Ele é apaixonado por ciência de dados e aprendizado de máquina, o que traz consigo uma sólida formação acadêmica e experiência prática na solução de desafios de domínio da vida real.
🧵🧵 [Download] Avaliação do relatório do modelo de risco linguístico principal (ampliado)
