El modelo de IA a escala planetaria de Cambridge funciona con AMD, no con Nvidia.
La industria de la IA funciona con Nvidia. Un equipo de la Universidad de Cambridge acaba de demostrar que no tiene que ser así. Han construido un modelo de base a escala planetaria para la Tierra, y cada chip que lo entrenó y ejecutó provino de AMD.
El modelo se llama TESSERA, y su idea se toma prestada de los grandes modelos de lenguaje. Donde un LLM aprende de texto, TESSERA aprende del espacio. Ingiere años de imágenes de los satélites Sentinel de la Agencia Espacial Europea, tanto de radar como ópticas, anunció el equipo. Luego comprime cada cuadrado de 10 metros de la tierra del planeta en una "huella digital" compacta de 128 números, o incrustación.
Eso suena abstracto. La recompensa no lo es.
Normalmente, mapear cultivos, bosques o inundaciones a partir de datos satelitales significa construir un modelo a medida y etiquetar manualmente miles de ejemplos para cada tarea.
Con las huellas digitales de TESSERA ya calculadas, los investigadores pueden construir esas herramientas con muchos menos datos, a menudo en una CPU ordinaria. El equipo dice que necesita aproximadamente 30 veces menos datos etiquetados que comenzar desde imágenes en bruto.
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El resultado es una especie de capa base para el planeta, publicada de forma gratuita para que cualquiera la use. La parte más inusual es en qué se ejecutó.
IA planetaria, sin Nvidia
El grupo de Energía y Medio Ambiente de Cambridge entrenó a TESSERA en 16 GPUs AMD Instinct MI300X, utilizando aproximadamente 6,200 horas de GPU y el software abierto ROCm de AMD. Entrenar un modelo es la parte fácil. Ejecutarlo en cada píxel de 10 metros en la Tierra, alrededor de 1.5 billones al año, es la parte difícil.
Para eso, el equipo recurrió a Vultr, una empresa de nube independiente que patrocinó el cómputo, y seis de sus servidores bare-metal. Cada uno tiene ocho GPUs AMD Instinct MI325X. Juntos generan aproximadamente tres terabytes de datos comprimidos al día. Los investigadores comparan eso con cubrir la masa terrestre de Italia, diariamente.
Un solo año de cobertura global toma meses de procesamiento continuo.
Una capa base para la Tierra
El punto es la apertura. Cambridge está liberando las incrustaciones de forma gratuita bajo una licencia Creative Commons, junto con la receta completa de entrenamiento. Cualquier gobierno, investigador o startup puede construir sobre ellas.
El profesor Anil Madhavapeddy, que lidera el trabajo, dice que el objetivo es “democratizar el acceso al monitoreo ambiental a escala planetaria.”
Los usos son concretos. Los agricultores pueden rastrear la salud de los cultivos y prever rendimientos con una resolución de 10 metros, un gran beneficio para los pequeños agricultores en regiones en desarrollo.
Los conservacionistas pueden observar cómo cambian los hábitats, desde bosques tropicales hasta los setos del Reino Unido que albergan erizos. Los planificadores de energía pueden mapear sitios solares y eólicos para guiar la transición. Todo ello funciona con las mismas huellas digitales compartidas.
TESSERA es una pequeña historia con un gran subtexto. Una universidad pública construyó un modelo de IA a escala fronteriza, lo hizo gratuito y lo realizó en el hardware que todos dicen que no se puede usar. El campo está convencido de que la IA seria significa GPUs de Nvidia y laboratorios privados.
Una cantidad de incrustaciones equivalente a un planeta, entrenadas en AMD y regaladas, es una respuesta silenciosa.
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TESSERA de Cambridge convierte datos satelitales en incrustaciones de IA reutilizables para cada 10 m de la tierra de la Tierra, reduciendo los datos etiquetados 30 veces. Funciona con AMD, no con Nvidia.