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Redazione RHC : 14 Agosto 2023 08:19
Questo mese, IBM e NASA hanno rilasciato congiuntamente al pubblico un’intelligenza artificiale chiamata Prithvi. Questo modello è progettato per analizzare le immagini satellitari e potrebbe potenzialmente aiutare gli scienziati a studiare i cambiamenti sulla superficie terrestre.
Prithvi è una specie di trasformatore di visione artificiale. Il modello è relativamente compatto e contiene 100 milioni di parametri. È stata addestrata su un anno di immagini raccolte dal programma Harmonized Landsat Sentinel-2 .
Oltre al modello principale, sono disponibili tre varianti di Prithvi, adattate per riconoscere inondazioni, segni di incendi, colture e altri cambiamenti del paesaggio. L’utente carica un’immagine satellitare e l’IA evidenzia e classifica diverse aree nell’immagine.
 CVE Enrichment Mentre la finestra tra divulgazione pubblica di una vulnerabilità e sfruttamento si riduce sempre di più, Red Hot Cyber ha lanciato un servizio pensato per supportare professionisti IT, analisti della sicurezza, aziende e pentester: un sistema di monitoraggio gratuito che mostra le vulnerabilità critiche pubblicate negli ultimi 3 giorni dal database NVD degli Stati Uniti e l'accesso ai loro exploit su GitHub.
Cosa trovi nel servizio: ✅ Visualizzazione immediata delle CVE con filtri per gravità e vendor. ✅ Pagine dedicate per ogni CVE con arricchimento dati (NIST, EPSS, percentile di rischio, stato di sfruttamento CISA KEV). ✅ Link ad articoli di approfondimento ed exploit correlati su GitHub, per ottenere un quadro completo della minaccia. ✅ Funzione di ricerca: inserisci un codice CVE e accedi subito a insight completi e contestualizzati.
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Secondo gli sviluppatori, questa tecnologia automatizzerà il monitoraggio dei cambiamenti nella superficie del pianeta, monitorando l’erosione del suolo, l’impatto degli incendi boschivi, la siccità, ecc.
Una versione demo del modello di classificazione dei terreni agricoli è disponibile sul sito web di IBM. Gli utenti possono caricare le proprie immagini o utilizzare esempi già pronti per classificare colture , corpi idrici , segni di fuoco o ricostruire immagini.
“Crediamo che i modelli di intelligenza artificiale di base abbiano il potenziale per cambiare il modo in cui analizziamo fornendoci un nuovo modo per comprendere meglio il pianeta. La distribuzione gratuita di tali modelli può moltiplicare la loro utilità”, ha affermato il capo scienziato della NASA Kevin Murphy.
Gli sviluppatori affermano che Prithvi è superiore del 15% rispetto alle soluzioni esistenti nell’analisi dei dati geospaziali. Allo stesso tempo, per addestrare il modello sono stati necessari due volte in meno i dati etichettati rispetto al solito.
Prithvi è stato addestrato sul cluster di supercomputer Vela di IBM. E l’adattamento del modello per il riconoscimento delle inondazioni ha richiesto solo un’ora grazie alla potenza della GPU Nvidia V100 .
Una versione commerciale di Prithvi verrà rilasciata entro la fine dell’anno. Gli sviluppatori incoraggiano la comunità scientifica a valutare le capacità di questo modello di intelligenza artificiale di base per risolvere vari problemi e condividere feedback.
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