IBM y la NASA desarrollan Prithvi, modelo de IA open source para analizar imágenes de satélite

IBM y la NASA han desarrollado y lanzado Prithvi, un modelo fundacional de IA open source creado para ayudar a investigadores y científicos a analizar imágenes de la Tierra obtenidas a través de los satélites. Se trata de un modelo transformador de visión  relativamente pequeño, ya que tiene solo 100 millones de parámetros. Antes de su lanzamiento, se ha entrenado durante un año con imágenes recopiladas por el programa científico espacial de Estados Unidos HLS 2 (Harmonized Landsat Sentinel-2).

Además, del modelo principal, hay disponibles tres variantes de Prithvi, también con licencia Apache 2. Estas tres variantes están ajustadas para identificar inundaciones, señales de quema producidas por incendios forestales, y cultivos y otros usos del terreno. El acceso a la información disponible sobre el modelo, así como a sus variantes, está disponible a través de Hugging Face.

Su funcionamiento, en esencia, es bastante sencillo. Basta con suministrar a uno de los modelos comentados una fotografía obtenida vía satélite desde gran altura. Cuando la tenga, el modelo etiquetará zonas en la parte que comprenda. Por ejemplo, si se utiliza la variante ajustada para reconocer campos de cultivo, será probablemente capaz de reconocer las zonas con agua, bosque, campos de trigo, maizales y otros cultivos. También si en la imagen hay pantanos o parcelas urbanizables.

Estos modelos pueden resultar de utilidad para automatizar el estudio de los cambios producidos en la superficie terrestre a lo largo del tiempo. Entre otras cosas, se pueden utilizar para estudiar los efectos de la erosión producida por las inundaciones, o ver cómo afectan a una región concreta la sequía o los incendios forestales.

Kevin Murphy, Responsable de datos científicos de la NASA, ha recordado que en la entidad creen «que los modelos fundacionales tienen potencial para cambiar la forma en que se analizan los datos basados en la observación, así como para ayudar a mejorar la comprensión del planeta. Y mediante el paso de los modelos a open source y su puesta a disposición del mundo, esperamos multiplicar su impacto».

En IBM, por otra parte, aseguran que Prithvi es hasta un 15% mejor que otras técnicas de alta tecnología utilizadas para el análisis de imágenes geoespaciales, a pesar de que depende menos de la mitad que estas técnicas de datos etiquetados. Hace unos meses que IBM y la NASA anunciaron que iban a desarrollar modelos para el estudio del cambio climático, y es probable que Prithvi sea uno de ellos, ya que entre otras cosas se espera que ayude al registro del cambio climático y al del uso del terreno.

IBM ha utilizado su cluster de supercomputación de IA Vela para entrenar el modelo, y al parecer, solo le llevó una hora ajustar el modelo para la detección de inundaciones, con la ayuda de la GPU Nvidia V100, por lo que es probable que la creación de una variante de Prithvi no requiera recursos ingentes. La compañía tiene previsto lanzar una versión comercial de Prithvi antes de finales de este año.