L’Agence spatiale européenne (ESA) a annoncé qu’elle construirait un assistant numérique de type ChatGPT pour aider les humains à mieux décoder les observations complexes de la Terre. données.
Dirigé par Φ-lab (Phi-Lab) — la branche d’innovation et d’investissement en matière d’observation de la Terre de l’agence — le Le chatbot sera formé pour comprendre les requêtes humaines sur la Terre et répondre avec des réponses de type humain. Le laboratoire devrait lancer le projet le mois prochain.
Les outils d’observation de la Terre comme les satellites et les stations météorologiques se rassemblent de vastes volumes de données sur notre planète natale chaque jour. La plupart de ces informations ne sont pas étiquetées, ce qui complique la tâche des utilisateurs traditionnels. apprentissage automatique algorithmes pour donner un sens à ce qu’ils voient.
C’est pourquoi l’ESA Φ-lab travaille sur développer un modèle d’IA fondamental pour soutenir l’assistant numérique. Fondamental les modèles, comme ceux utilisés pour alimenter ChatGPT, sont IA des réseaux de neurones formés sur des ensembles de données non étiquetés et conçus pour gérer une grande variété de tâches.
Cela signifie que le chatbot de l’ESA sera capable de récupérer des données d’observation de la Terre non étiquetées directement depuis les satellites et de les traduire rapidement en informations significatives.
« Le concept d’un assistant numérique d’observation de la Terre capable de fournir un large éventail d’informations provenant de sources variées est une perspective alléchante », a déclaré Giuseppe Borghi, directeur du Φ-lab de l’ESA.
Le laboratoire hainsi que plusieurs initiatives en cours pour créer des modèles de base dédiés à l’observation de la Terre. Ces modèles fournissent des informations essentielles sur des sujets tels que la manière de minimiser les dommages causés par des événements météorologiques extrêmes ou la quantité de pollution par le méthane dans l’atmosphère.
Un modèle de fondation, PhilEO, lancé début 2023, arrive désormais à maturité. Le modèle peut reconnaître des fonctionnalités telles que la structure Richat ci-dessus sans supervision humaine ni étiquetage.
« Compte tenu des progrès extrêmement encourageants déjà réalisés avec PhilEO, je m’attends à ce que les nouveaux projets produisent des résultats révolutionnaires dans un avenir proche », a déclaré Borghi.
Le projet intervient au milieu d’une vague de nouveaux chatbots spécifiques à des tâches, visant à aider les gens à tout comprendre, de changement climatique à leur finances.
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