據美國國家航空航天局（NASA）估計，僅在2024 年，其地球科學任務就將產生約25 萬TB 的數據。為了讓氣候科學家和研究界高效地挖掘這些成堆的原始衛星數據，IBM、HuggingFace 和NASA 合作建立了一個開源地理空間基礎模型，該模型將作為新型氣候和地球科學人工智能的基礎，可以跟踪森林砍伐、預測作物產量和記錄溫室氣體排放。

在這個項目中，IBM 利用其最近發布的Watsonx.ai 作為基礎模型，使用了美國國家航空航天局（NASA）一年的統一大地遙感衛星哨兵-2 號衛星數據（HLS）。該數據由歐空局的一對哨兵-2 衛星收集，用於獲取陸地和沿海地區13 個光譜波段的高分辨率光學圖像。

HuggingFace 則在其開源人工智能平台上託管該模型。據IBM 稱，通過在”洪水和燒傷疤痕繪圖的標記數據”上對模型進行微調，該團隊能夠在使用一半數據的情況下，將模型的性能比目前的技術水平提高15%。

IBM人工智能研究院副總裁斯里拉姆-拉加萬（Sriram Raghavan）在一份新聞稿中說：”開源技術在加速氣候變化等關鍵領域的發現方面發揮著至關重要的作用，這一點從未如此清晰。通過將IBM 旨在創建靈活、可重複使用的人工智能係統的基礎模型工作與NASA 的地球衛星數據存儲庫相結合，並將其提供給領先的開源人工智能平台Hugging Face，我們可以利用協作的力量來實施更快、更有影響力的解決方案，從而改善我們的地球。”