IBMのAIに新たな仕事が与えられた:NASAの膨大な地球と天気の画像ストリームを整理する

ChatGPTのいとこがNASAに雇われた。2月1日、NASAとIBMは、2つの主要組織間の新たな提携を発表した。その目的は、人工知能（AI）ツールを気候科学に適用し、研究文献をスキャンして迅速な回答を得ること、地球科学データの特徴を特定することである。

これはNASAが初めて人工知能に進出したわけではなく、同機関が初めてIBMと協力したわけでもない。2014年、NASAは太陽観測衛星のセンサーが故障した際に、太陽の極度の放射線の測定値を推測するためにこのテクノロジー大手と協力した。1年後、NASAは科学者とシリコンバレーのエンジニアを結びつけるフロンティア開発ラボとして知られるサマーブートキャンプを開始した。

さらに、機械学習技術の黎明期から、NASA のさまざまな分野の科学者たちは、太陽の観測から自律型データ収集ロボットの設計まで、それぞれのプロジェクトでこれらのツールを活用してきました。しかし、AI の能力と複雑さが増すにつれ、個々の研究者がこれらのツールの潜在能力を最大限に活用することが難しくなってきています。新しいプロジェクトを開始するたびに、多くの NASA のエンジニアと科学者は、データセットごとに特注のモデルを構築します。その問題を解決するために、NASA は 2020 年に AI に関するワークショップを開催しました。大規模で非常に困難な問題に対する答えを求め、問題ごとに 1 回限りのモデルよりも大きな夢を描いていました。そして、IBM のテクノロジーは彼らのニーズにぴったり合うように思えました。

「私たちは、広く応用可能な機械学習モデル、特にChatGPTのような言語モデルの魔法を耳にし、目にしてきました」とIBMの主任開発者であるプリヤ・ナグプルカル氏は記者会見で述べた。「私たちは今、こうした進歩をさまざまな分野に適用し、科学を進歩させるべき特別な時期にいます。」

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このコラボレーションは、IBMが開発の最前線に立つ、柔軟で幅広く応用可能な基礎モデルと呼ばれる技術という特定の種類のAIが地球科学に応用された初めてのケースです。「NASA​​とIBMは過去数年間、AIを使用してさまざまな問題を解決することを議論してきましたが、IBMの基礎モデル研究が現在のコラボレーションのきっかけとなりました」とIBMの代表ダニエル・セラサーニは述べています。

最近のプレスリリースで説明されているように、このコラボレーションは、科学文献に基づく疑問に答えることと、地球の大規模なデータセットを分析してパターンと傾向を特定することという、2つの主要なプロジェクトに取り組む予定です。NASAは、膨大な地球観測データとその科学者へのアクセスを提供し、IBMはAI開発の専門知識と既存の研究をこの技術に追加します。

この文献検索はChatGPTに似た技術に基づいており、NASAはこれが科学者のための超高度な検索エンジンのようなものになることを期待している。その主なセールスポイントの1つは、回答に引用（情報の元となった研究論文への直接リンク）が付くことだ。これは謎めいたブラックボックスのような働きをする他のツールと異なる。NASAマーシャル宇宙飛行センターの上級研究科学者ラフル・ラマチャンドラン氏は記者会見で、この技術は早ければ2023年半ばには準備が整う可能性があると語った。

それでも、懐疑的な科学者もいる。「情報を要約し、質問に答えるモデルの能力は、特により広いコミュニティにとって最も革新的な側面ですが、同時にバイアスのリスクも高くなります」とニューヨーク市立大学の物理学者でAI専門家のビビアナ・アクアヴィーヴァ氏は言う。「ChatGPTのような最先端のモデルが、もっともらしく自信に満ちたように聞こえながらも、バイアスのかかった、あるいは間違った答えを簡単に生み出すことがあるのを私たちは見てきました」。例えば、Googleの新しいチャットボットBardの広告では、AIはジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡が最初の太陽系外惑星を撮影したと誤って述べていたが、ヨーロッパ南天天文台の超大型望遠鏡がその数年前に同じことを行っていた。

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一方、地球観測に AI を適用することは、少なくともアクアヴィーヴァ氏にとっては、この共同研究のより科学的に興味深い側面である。NASA は地球に関する世界最大のデータ アーカイブ (一般的な iPhone 約 100 万台分) を保有しており、IBM のモデルを使用して、そのデータをより効率的に分類したいと考えている。

「当社のアーカイブは現在 70 ペタバイトですが、数年以内に 250 ペタバイトにまで増えると予想されています。当社は、研究やアプリケーションのために当社のデータにアクセスする世界中の 70 億人のユーザーをサポートしています」とラマチャンドラン氏は記者団に語った。「当社が保有するデータの規模を考えると、明らかにビッグデータの問題を抱えています。」

この新しい AI 技術により、研究者たちは、竜巻の進路から砂塵の雲まで、地球上のさまざまな天候や自然災害を簡単に追跡できるようになることを期待している。ラマチャンドラン氏は、災害対応チームがハリケーン後の洪水の範囲を迅速に分析し、より迅速かつ効果的な緊急援助を可能にするシナリオを思い描いた。研究チームはまず、NASA の強力な 2 つの衛星からの観測を組み合わせた、Harmonized Landsat Sentinel-2 と呼ばれるデータセットを分析する予定だ。しかし、この作業はまだ始まったばかりで、ラマチャンドラン氏はこれを研究の「未開拓分野」と表現している。

この共同プロジェクトでは、これらのプロジェクトを通じて開発したコードやその他のツールを一般公開し、興味のある人なら誰でも利用できるようにする計画もある。「包括的で学際的なコミュニティの構築に向けた進歩を目の当たりにするのは、とてもうれしいことです。このコミュニティによって、気候データや AI ツールが科学者や一般の人々にとってより利用しやすくなるでしょう」とアクアヴィーヴァ氏は言う。