TerraMind: Bahnbrechendes multimodales Modell für die globale Erdbeobachtung
Wie sieht unsere Erde wirklich aus – und wie verändert sie sich? Mit TerraMind wurde jetzt ein bahnbrechendes KI-Modell vorgestellt, das verschiedenste Erdbeobachtungsdaten wie Satellitenbilder, Höhenmodelle und Karten intelligent miteinander verknüpft. Entwickelt von Forschenden am Jülich Supercomputing Centre, soll es künftig dabei helfen, Umweltveränderungen besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Das FAST-EO-Projekt hat das TerraMind-KI-Grundmodell veröffentlicht, das erste generative, multimodale Any-to-Any-Grundmodell für die Erdbeobachtung, das Satellitenbilder, Höhendaten, Landnutzungskarten und Beschreibungen in natürlicher Sprache integriert. TerraMind wurde sowohl auf Token- als auch auf Pixelebene in neun Modalitäten mit über 500 Milliarden Token auf dem JUWELS Booster HPC-System am JSC vortrainiert.
TerraMind erzielte beim PANGAEA-Benchmark Spitzenleistungen und übertraf alle bisher veröffentlichten Geodaten-Basismodelle bei verschiedenen Erdbeobachtungsaufgaben. Die Modellgewichte stehen auf Hugging Face zur Feinabstimmung zur Verfügung und der Fachartikel wurde auf arXiv veröffentlicht.
Das SDL (Simulation and Data Lab) AI and ML for Remote Sensing des JSC verfolgt das Ziel, den Einsatz interdisziplinärer Forschung zu fördern, die Fernerkundungsanwendungen, groß angelegte KI sowie leistungsstarke und innovative Datenverarbeitung kombiniert. Die Arbeit an TerraMind ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu diesem Ziel.
Dr. Rocco Sedona: „Mit Blick auf die Zukunft wollen wir die JUPITER AI Factory – ein Eckpfeiler der europäischen KI-Infrastruktur – nutzen, um der Erdbeobachtungsgemeinschaft leistungsstarke, transformative Tools zur Verfügung zu stellen, die deren nachgelagerte Anwendungen vorantreiben.“
Prof. Gabriele Cavallaro: „Es ist bemerkenswert, wie schnell sich die KI-Forschung und die damit verbundenen Errungenschaften in zahlreichen Bereichen entwickeln. Geodatenbasierte Grundmodelle etablieren sich als Rückgrat der Geowissenschaften und Fernerkundung und treiben den Fortschritt bei der Bewältigung der vielen Herausforderungen voran, denen wir gegenüberstehen, insbesondere im Zusammenhang mit dem Klimawandel.“
Jülich Supercomputing Centre – Kurznachrichten, 22.04.2025
Die Original-Pressemitteilung finden Sie unter:
TerraMind: Bahnbrechendes multimodales Modell für die globale Erdbeobachtung
Die Originalpublikation finden Sie unter:
TerraMind: Large-Scale Generative Multimodality for Earth Observation: Johannes Jakubik, Felix Yang, Benedikt Blumenstiel, Erik Scheurer, Rocco Sedona, Stefano Maurogiovanni, Jente Bosmans, Nikolaos Dionelis, Valerio Marsocci, Niklas Kopp, Rahul Ramachandran, Paolo Fraccaro, Thomas Brunschwiler, Gabriele Cavallaro, Juan Bernabe-Moreno, Nicolas Longépé. https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.11171
Verortung in Helmholtz Information:
Helmholtz Information, Programm 1: Engineering Digital Futures, Topic 1: Enabling Computational- & Data-Intensive Science and Engineering
Kontakt:
Dr. Rocco Sedona
Deputy Head of Simulation and Data Lab (SDL) Artificial Intelligence and Machine Learning for Remote Sensing
Institute for Advanced Simulation (IAS)
Jülich Supercomputing Centre (JSC)
Forschungszentrum Jülich
Tel.: +49 2461/61-1497
E-Mail: r.sedona@fz-juelich.de
Prof. Dr. -Ing. Gabriele Cavallaro
Head of Simulation and Data Lab (SDL) Artificial Intelligence and Machine Learning for Remote Sensing
Institute for Advanced Simulation (IAS)
Jülich Supercomputing Centre (JSC)
Forschungszentrum Jülich
Tel.: +49 2461/61-3858
E-Mail: g.cavallaro@fz-juelich.de
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