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Cecilia GarraffoJuan Carlos GilGastón GiribetFrancis VillatoroBorja Tosarmodelos especializados teledetección satelitaladaptación modelos satélite calidad datosdatos teledetección satelital complicadosCecilia GarraffoTransfer LearningGemini 2.5
Adaptación modelos Satélite calidad datos
Ep530: Estalagmitas; Deepmind; Entrelazamiento y Gravedad; Gravitones; Halloween
30 de octubre de 20254 momentos
Con
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Cecilia Garraffo reflexiona sobre un fenómeno emergente en inteligencia artificial y presenta un estudio que explora la adaptación de modelos especializados para teledetección satelital.
…Sí, exacto, es como casi que asusta pensando en inteligencia general o el pensamiento o como a uno lo ayudas a ver música para poder pensar. No sé, es como que estos modelos estamos viendo recién ahora este fenómeno. Bueno, este paper que les quería contar. Cuanto más lo leo, menos me parece sorprendente en este mismo contexto, pero la idea acá es: dicen, ok, probamos. O sea, el problema es que los datos de teledetección satelital son complicados y si hacemos modelos, y hay modelos hechos específicamente para eso y funcionan bien, pero no se pueden adaptar a otro satélite o a otra calidad de datos, ¿no? no lo hace especificamente para una tarea, es difícil adaptarlo. Entonces, probemos... Dame 20 segundos, Cecilia. En mi empresa, que trabajamos fundamentalmente en espacio, hay una gran división específica para hacer exactamente eso que estás diciendo.…
Significado #1 · Palabras #1
Cecilia Garraffo reflexiona sobre un fenómeno emergente en inteligencia artificial y presenta un estudio que explora la adaptación de modelos especializados para teledetección satelital.
Habla: Cecilia GarraffoSignificado #1 · Palabras #1modelos especializados teledetección satelitaladaptación modelos satélite calidad datosdatos teledetección satelital complicados…Sí, exacto, es como casi que asusta pensando en inteligencia general o el pensamiento o como a uno lo ayudas a ver música para poder pensar. No sé, es como que estos modelos estamos viendo recién ahora este fenómeno. Bueno, este paper que les quería contar. Cuanto más lo leo, menos me parece sorprendente en este mismo contexto, pero la idea acá es: dicen, ok, probamos. O sea, el problema es que los datos de teledetección satelital son complicados y si hacemos modelos, y hay modelos hechos específicamente para eso y funcionan bien, pero no se pueden adaptar a otro satélite o a otra calidad de datos, ¿no? no lo hace especificamente para una tarea, es difícil adaptarlo. Entonces, probemos... Dame 20 segundos, Cecilia. En mi empresa, que trabajamos fundamentalmente en espacio, hay una gran división específica para hacer exactamente eso que estás diciendo.…
Cecilia Garraffo describe un fenómeno observado tanto en un proyecto propio como en un estudio reciente: la capacidad de modelos de lenguaje generalistas, al recibir contexto específico, para superar a los modelos entrenados con datos satelitales más extensos.
Habla: Cecilia GarraffoSignificado #2modelo lenguaje generalistas contexto específicoproyecto garraffo supera datos satelitalesdatos satelitales despreciables internetimágenes satelitales tres canalescolores rojo verde azulmodelos lenguaje contexto garraffo…está empezando a utilizar inteligencia artificial, pero vamos, se llaman los data processors, son específicos, se hacen del instrumento, del rango espectral hasta de la órbita, Dependen de forma específica, son muy específicos efectivamente Sí, claro Bueno, Lo que estamos viendo y lo que muestra este paper es que de hecho lo vimos en un proyecto nuestro, lo estamos viendo ahora que es, si vos tomas un modelo de lenguaje entrenado con ninguna imagen satelital más que las que uno encuentra en internet que son despreciables comparadas con el volumen de datos en los que se entrenan estos modelos y le das contexto, lo importante acá es el contexto. Si le das contexto, si le decís: tengo estas imágenes satelitales que en realidad son, tienen, en vez de tener como todos los modelos de estos entrenados que uno usa de imágenes, tienen tres canales, se llaman rojo, verde y azul. Que con esos tres colores, por más que nunca entendí por qué no son los colores primarios, pero bueno, uno puede hacer todos los colores entonces es todo lo que necesitas para una imagen en espectro visible de alguna manera. entonces la gente empezó a agregar canales para estos cubos espectrales, lo que quiere decir tener un cubo espectral y este tipo de observaciones es tener una imagen pero en un montón de colores, no solo esos tres, sino colores fuera del rango visible de lo…
Cecilia Garraffo describe cómo proporcionar contexto adicional a un modelo de lenguaje, incluyendo imágenes de diferentes partes del espectro coloreadas, mejora su rendimiento en el análisis de imágenes satelitales.
Habla: Cecilia GarraffoSignificado #10imágenes espectro coloreadas análisis satelitalmodelo lenguaje contexto imágenes satelitalesimagen rojo verde azul modelo desventajamás información mejor funcionamiento modelos lenguaje…o sea, uno necesita igual como necesita un científico: démosle las imágenes más relevantes para la pregunta que vamos a hacer y digámosle qué imágenes le estamos dando, qué frecuencia, cómo se obtuvieron, para qué sirven, démosle cuanto más contexto mejor. Pero démosle estas imágenes de otras partes del espectro pintadas con colores, no importa; démosle todas estas imágenes y el contexto y resulta que funciona bastante bien. Una cosa que es rara es que lo comparan con cómo funcionaría ese mismo modelo si solo le diéramos la imagen en rojo, verde y azul, bueno eso es un poco, me parece, está en desventaja, claro. Por eso es obvio que, claro, cuanta más información le des, mejor va a funcionar. Me parece un poco críptico en ese sentido: que no explica, habla de los otros modelos, pero no los muestra, no compara tan explícitamente. El artículo es ultra compacto. Sí, porque esos son los artículos; esto es un artículo, en inteligencia artificial y machine learning. Los artículos que más impacto tienen son los artículos que son proceedings de conferencias de machine learning importantes; es al revés que en física.…
Cecilia Garraffo continúa explicando cómo los modelos de lenguaje generalistas superan a aquellos entrenados específicamente para tareas satelitales, incluso a los ajustados mediante Transfer Learning.
Habla: Cecilia GarraffoSignificado #8modelos lenguaje superan satelitales transfer learningtransfer learning tareas específicas modelos generalesmodelos generales superan fine-tuneados transferencia aprendizaje…fuerte limitación, sí, en el número de páginas. Pero bueno, la idea es que funcionan mejor, arguyen, de una manera que no me queda tan claro. Porque ese primer resultado es obvio, si le das más contexto es obvio. Pero creo que esto va más allá a decir, estos. Modelos funcionan mejores que los modelos específicamente creados, entrenados incluso que los modelos fine-tuneados, o sea, ajustados usando Transfer Learning a tareas específicas. Y esto ya lo sabíamos hace poco: que los modelos más generales y más grandes funcionan mejor en tareas específicas que los modelos específicos o ajustados a una tarea. y es lo que encontramos nosotros también en un paper que todavía no publicamos pero con datos de astronomía rayos X que son datos complicados porque no son imágenes ni texto ni espectros, lo que tiene uno de los rayos X son una lista de eventos de fotones se…