GeekNews의 xguru님께 허락을 받고 GN에 올라온 글들 중에 AI 관련된 소식들을 공유하고 있습니다. 
소개
- NASA의 위성 데이터를 이용하여 IBM이 구축한 watsonx.ai Geospatial Foundation Model
- Harmonized Landsat and Sentinel-2 (HLS) 데이터에 대해 1년간 훈련 및 미세조정
- Hugging Face에 Prithvi-100M 라는 이름으로 모델을 공개
이건 어떤 용도로 사용할까요? 예제가 있으면 어디에 써볼지 고민될거 같은데 궁금하네요
안녕하세요, 민수님! 잘 지내셨는지요? 
모델 데모는 Huggingface space에 있기는 한데, 예제로 올릴만한 이미지는 따로 구해야 할 것 같습니다 ㅎㅎ
대신 아래 End-to-End 데모 영상을 보시면 대략적인 사용처가 감이 오실 것 같습니다.
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- 아래 링크들을 참고하셔도 좋을 것 같아 추가로 남겨두옵니다.
HF의 IBM + NASA의 org입니다. Organization Card에 이런저런 정보들과 링크들이 적혀있습니다.
위에 공유드렸던 Geospatial Foundation 모델입니다.
위 모델을 Sen1Floods11 dataset 데이터셋으로 파인튜닝한 것으로, 홍수 피해 측정? 예측? 을 위한 것 같습니다.
(자세히..는 안 봤습니다
)
위 모델을 HLS Burn Scar Scenes dataset 데이터셋으로 파인튜닝한 것으로, 산불이나 화재 피해 측정?을 위한 것 같습니다.
(이것도;; 자세히..는 안 봤습니다 )
위 모델을 multi_temporal_crop_classification dataset 데이터셋으로 파인튜닝한 것으로, 작물 분류를 하는 것이 목적인 것 같습니다.
+ 그리고 코드는 아래에...
https://github.com/NASA-IMPACT/hls-foundation-os
주로 일정 간격으로 찍은 항공 / 위성 이미지를 바탕으로 무엇인가 정보를 얻는데 사용할 수 있지 않을까 싶습니다.
이 분야는 아는게 없지만... 글을 작성하며 생각해본 바로는 (데이터가 있다면) 경작지의 넓이라거나, 곡물별로 가을철의 수확량을 예측한다거나, 산사태에 취약한 지역을 찾는다거나 하는데 사용할 수 있지 않을까... 싶습니다.