Segment Anything Model Can Not Segment Anything - Assessing AI Foundation Model’s Generalizability In Permafrost Mapping
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https://doi.org/10.3390/rs16050797 <-- shared paper
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#GIS #spatial #mapping #remotesensing #foundationmodel #AI #artificialintelligence #zeroshot #segmentation #GeoAI #spatialanalysis #LargeLanguageModel #LLM #SAM #performance #metrics #permafrost #visionmodel #icewedge #Arctic #warming #climatechange #thawslumps #landform #terrainmapping #EuroCrops #agriculture
![maps/images - Results from knowledge-embedded learning with SAM. The results are those after fine-tuning. The images are the same as those in [other figure.]](https://files.techhub.social/media_attachments/files/113/953/076/805/098/822/original/ae0b32cb15f6783a.png "maps/images - Results from knowledge-embedded learning with SAM. The results are those after fine-tuning. The images are the same as those in [other figure.]")
Awesome keynote presentation by @vrandecic on "The Future of Knowledge Graphs in a World of Large Language Models"
video: https://www.youtube.com/watch?v=WqYBx2gB6vA
#knowledgegraph #llm #largelanguagemodel #foundationmodel #ai #artificialintelligence #semanticweb #Wikidata
Das KI-Basismodell wurde mit Satellitendaten trainiert und soll der Erdbeobachtung sowie der Forschung zum Klimawandel dienen. Es heißt Prithvi (»Mutter Erde«).
NASA und IBM Research haben mit Satellitendaten ein grundlegendes KI-Modell trainiert, das für Erdbeobachtung und Forschung zum Klimawandel dienen kann: Prithvi (»Mutter Erde«).#Geodaten #Geospatial #KI #AI #Klima #Klimaforschung #Erdbeobachtung #Erdoberfläche #NASA #IBM #FoundationModel #Basismodell #Geowissenschaft #ITTech
NASA und IBM machen Geodaten-KI für alle zugänglich
Greg Cocks 
