NASA мен IBM 17 жылдық орбиталық аппарат деректерімен оқытылған ашық ай моделін шығарды
Материал бірнеше дереккөз негізінде жасанды интеллектпен дайындалды — түпнұсқаларға сілтемелер төменде.
NASA мен IBM Research NASA-IBM Lunar Foundation Model ашық бастапқы кодты ай базалық моделін шығарды. Модель Lunar Reconnaissance Orbiter орбиталық аппаратының 17 жылдық бақылауларынан алынған 2 миллионға жуық тайл пакетімен оқытылған. Ол әсіресе полюстердегі мұз қорларын болжауда және кратерлерді анықтауда жақсы нәтиже көрсетеді.
Негізгі фактілер
- Модель SomBench — бүгінгі таңдағы ең ірі бірлесіп тіркелген мультимодальды ай корпусында нөлден бастап оқытылды, онда 11 модальділік пен екі кеңістіктік масштабта 2 миллионға жуық тайл пакеті бар.
- Шамамен 1 миллион жоғары ажыратымдылықтағы сурет Narrow Angle Camera-дан алынған, пикселіне шамамен 1 метр ажыратымдылықпен, ал 964 000-нан сәл азырақ мультиспектрлік сурет Wide Angle Camera-дан алынған, пикселіне 100 метр ажыратымдылықпен.
- Оқыту деректерінің негізгі бөлігі Lunar Reconnaissance Orbiter орбиталық аппаратының 17 жылдық бақылауларынан алынды, оның деректер көлемі NASA-ның барлық басқа планеталық миссияларының деректер көлемінен асып түседі.
- Деректер жиынтығы тоғыз құрал мен төрт миссиядан алынған 30-дан астам кеңістіктік үйлестірілген деректер қабаттарын біріктіреді, оның ішінде GRAIL, Lunar Prospector және жапондық Kaguya/SELENE зонды бар.
- Модель түсіру геометриясын айқын контекст ретінде алады, оған жарықтандыру бұрыштары, Күннің орны және тайл өлшемі кіреді, ал жарықтандыру жағдайларын бастапқы пикселдерден шығармайды.
Модельді оқыту және деректер
Команда модельді SomBench-те нөлден бастап оқытты, оны олар бүгінгі таңдағы ең ірі бірлесіп тіркелген мультимодальды ай корпусы деп сипаттайды. SomBench 11 модальділік пен екі кеңістіктік масштабта 2 миллионға жуық тайл пакетін қамтиды. Шамамен 1 миллион жоғары ажыратымдылықтағы сурет Narrow Angle Camera-дан алынған, пикселіне шамамен 1 метр ажыратымдылықпен, ал 964 000-нан сәл азырақ мультиспектрлік сурет Wide Angle Camera-дан алынған, пикселіне 100 метр ажыратымдылықпен. Деректердің негізгі бөлігі Lunar Reconnaissance Orbiter орбиталық аппаратының 17 жылдық бақылауларынан алынды, оның деректер көлемі NASA-ның барлық басқа планеталық миссияларының деректер көлемінен асып түседі. GRAIL, Lunar Prospector және жапондық Kaguya/SELENE зондының миссия деректері коллекцияны толықтырып, тоғыз құрал мен төрт миссиядан алынған 30-дан астам кеңістіктік үйлестірілген деректер қабаттарын біріктірді.
Архитектура және мүмкіндіктер
Модель TerraMind — Жерді бақылаудың мультимодальды моделіне негізделген, бірақ зерттеушілер оны қайта оқытпай, нөлден бастап оқытты. Әрбір тайл үшін модель түсіру геометриясын айқын контекст ретінде алады, оған жарықтандыру бұрыштары, Күннің орны және тайл өлшемі кіреді. Айда жарықтандыру геометриясы беттің сыртқы көрінісіне оның нақты қасиеттерінен әлдеқайда күшті әсер етеді, сондықтан команда бұл ақпаратты модельге тікелей береді. Модель сонымен қатар бір оқыту циклінде жоғары және төмен ажыратымдылықтағы суреттермен бір уақытта оқытылады, ұсақ бөлшектерді де, ірі масштабты контексті де қамтиды. Ол әсіресе полюстердегі мұз қорларын болжауда және кратерлерді анықтауда жақсы нәтиже көрсетеді.
1 дереккөз
Уақыт · артта қалуы