IBM e l’Agenzia Spaziale Europea (ESA) hanno annunciato il rilascio open source di TerraMind, il più avanzato modello di intelligenza artificiale generativa dedicato all’osservazione della Terra. Disponibile sulla piattaforma HuggingFace, il nuovo modello fondazionale è stato progettato per offrire una comprensione più profonda e intuitiva del pianeta, grazie all’integrazione di dati provenienti da nove diverse fonti geospaziali.
Il progetto, realizzato in collaborazione con KP Labs, il Centro di supercalcolo di Jülich (JSC) e l’Agenzia Spaziale Tedesca (DLR), rientra in un’iniziativa ESA volta a democratizzare l’accesso a modelli fondazionali nell’ambito dell’osservazione terrestre.
Un modello fondazionale su misura per il pianeta
TerraMind è stato addestrato su TerraMesh, il più grande dataset geospaziale mai sviluppato, costruito ad hoc per questa iniziativa. Grazie a una struttura encoder-decoder simmetrica basata su architettura Transformer, il modello è in grado di elaborare input a livello di pixel, token e sequenze, apprendendo correlazioni multimodali con una potenza computazionale dieci volte inferiore rispetto ai modelli tradizionali.
“Ciò che rende TerraMind unico è la sua capacità di comprendere i dati geospaziali in modo intuitivo, andando oltre la semplice elaborazione visiva”, spiega Juan Bernabé-Moreno, direttore di IBM Research UK e Irlanda. “Secondo benchmark consolidati come PANGAEA, TerraMind è oggi il modello AI più performante al mondo per l’osservazione della Terra“.
Dati integrati e accuratezza senza precedenti
Il modello è stato testato su scenari reali come la classificazione del suolo, il rilevamento dei cambiamenti ambientali e l’analisi multisensore e multitemporale. I risultati? TerraMind ha superato 12 modelli concorrenti, con un margine di prestazioni superiore all’8%.
“TerraMind integra dati provenienti da diverse modalità per fornire risposte più accurate e contestualizzate”, afferma Simonetta Cheli, direttrice dei programmi di osservazione della Terra dell’ESA. “Questa capacità permette a ricercatori e aziende di ottenere una visione più completa del nostro pianeta”.
Dati unificati per scenari complessi
In passato, analizzare fenomeni come la scarsità d’acqua richiedeva il confronto tra dataset isolati: uso del suolo, condizioni climatiche, vegetazione, attività agricole. TerraMind supera questa frammentazione, aggregando le informazioni in un unico modello capace di produrre previsioni basate su un quadro completo.
Il dataset su cui hanno addestrato include 9 milioni di campioni distribuiti globalmente, suddivisi in nove modalità tra cui dati satellitari, geomorfologia, uso del suolo, vegetazione, coordinate geografiche e descrizioni testuali.
Thinking-in-Modalities: la rivoluzione nell’apprendimento AI
Oltre alla sua architettura, TerraMind introduce una tecnica innovativa: il TiM tuning (Thinking-in-Modalities). Questo approccio permette al modello di generare autonomamente dati di addestramento aggiuntivi, aumentando precisione ed efficienza. Come spiega Johannes Jakubik di IBM Research Zurigo, “il modello può ad esempio ‘decidere’ di considerare la copertura del suolo per migliorare la mappatura dei corpi idrici, ottimizzando le sue prestazioni per casi d’uso specifici”.
Un impegno globale per la Terra
L’uso dell’AI nei dati satellitari non è una novità, ma TerraMind rappresenta un salto di qualità. I modelli precedenti spesso non riuscivano a catturare appieno la complessità del pianeta, specialmente in eventi climatici a breve termine. Grazie alla collaborazione tra ESA, IBM, e altri centri di ricerca, TerraMind utilizza l’infrastruttura di supercalcolo di Jülich, con contributi su scalabilità e applicazioni specialistiche.
L’iniziativa si inserisce nel più ampio impegno di IBM nel settore geospaziale. Modelli precedenti come Prithvi (IBM-NASA) e Granite sono già utilizzati per monitorare disastri naturali, biodiversità, uso del suolo e cambiamenti climatici. TerraMind è validato anche da esperti della NASA, nell’ambito dell’iniziativa Open Science.
Prossimi sviluppi
Versioni ottimizzate di TerraMind, pensate per la risposta rapida alle catastrofi naturali e altri usi ad alto impatto, saranno disponibili sul repository IBM Granite Geospatial già dal prossimo mese.
“Grazie alla scienza, alla tecnologia e alla cooperazione internazionale, stiamo liberando il potenziale dei dati spaziali per proteggere il nostro pianeta”, afferma Nicolas Longepe, Earth Observation Data Scientist presso ESA. “TerraMind dimostra cosa può nascere dalla sinergia tra scienza dei dati, intelligenza artificiale e osservazione della Terra”.
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