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武漢大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)在遙感大模型分布式協(xié)同學(xué)習(xí)方向取得新進(jìn)展

研發(fā)快訊 2025年03月24日 13:17:02來(lái)源:武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院 19908
摘要在當(dāng)前的遙感領(lǐng)域,數(shù)據(jù)與算力的分散化問(wèn)題較為突出,這受到隱私保護(hù)、存儲(chǔ)限制、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)以及地理信息安全等多方面因素的影響。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日,The Innovation(IF=33.2)在線發(fā)表了武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院張永軍/李彥勝教授團(tuán)隊(duì)最新評(píng)論文章。論文題目為“Unleashing the potential of remote sensing foundation models via bridging data and computility islands”(打破數(shù)據(jù)與算力孤島,釋放遙感基礎(chǔ)大模型潛力)。李彥勝教授為論文第一作者,張永軍教授、螞蟻集團(tuán)楊銘研究員為論文通訊作者。合作者包括武漢大學(xué)、俄羅斯科學(xué)院、螞蟻集團(tuán)、上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、美國(guó)普渡大學(xué)等國(guó)內(nèi)外知名機(jī)構(gòu)學(xué)者和研究生。
 
  在當(dāng)前的遙感領(lǐng)域,數(shù)據(jù)與算力的分散化問(wèn)題較為突出,這受到隱私保護(hù)、存儲(chǔ)限制、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)以及地理信息安全等多方面因素的影響。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),研究團(tuán)隊(duì)著眼于分布式協(xié)同預(yù)訓(xùn)練的新模式,重點(diǎn)圍繞遙感基礎(chǔ)大模型的協(xié)同訓(xùn)練與推理環(huán)節(jié)展開(kāi)研究,旨在探索如何有效整合分散的遙感數(shù)據(jù)和分布式計(jì)算資源,并對(duì)協(xié)同式架構(gòu)釋放遙感基礎(chǔ)大模型潛力的可行性進(jìn)行了分析。在此基礎(chǔ)上,研究團(tuán)隊(duì)呼吁政府?dāng)?shù)據(jù)中心、企業(yè)機(jī)構(gòu)以及高校研究團(tuán)隊(duì)等各方力量,在確保隱私保護(hù)的前提下,共同參與遙感基礎(chǔ)大模型建設(shè),并共享其時(shí)空智能服務(wù),以構(gòu)建全球協(xié)作網(wǎng)絡(luò),充分盤活孤島式的遙感數(shù)據(jù)與算力資源。
 
圖1 打破遙感數(shù)據(jù)與算力孤島,邁向地球觀測(cè)通用智能
 
  團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了全球首個(gè)顧及隱私保護(hù)的遙感基礎(chǔ)模型分布式協(xié)同預(yù)訓(xùn)練框架FedSense,可以靈活支持基于對(duì)比學(xué)習(xí)和掩碼重建的自監(jiān)督學(xué)習(xí)。為了解決協(xié)同預(yù)訓(xùn)練面臨的遙感數(shù)據(jù)異質(zhì)性與高通信開(kāi)銷引發(fā)的惡性循環(huán)挑戰(zhàn),團(tuán)隊(duì)提出了一種聯(lián)邦互指導(dǎo)學(xué)習(xí)方法。在該方法中,服務(wù)器與客戶端進(jìn)行雙向互相指導(dǎo),服務(wù)器端引導(dǎo)客戶端進(jìn)行正交條件下的自穩(wěn)定參數(shù)更新,客戶端引導(dǎo)服務(wù)器進(jìn)行低比特通信下的知識(shí)注入。基于FedSense,團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了10個(gè)參與機(jī)構(gòu)在百萬(wàn)量級(jí)遙感影像上開(kāi)展遙感基礎(chǔ)模型高效協(xié)同預(yù)訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,多個(gè)參與機(jī)構(gòu)通過(guò)FedSense開(kāi)展遙感基礎(chǔ)模型的協(xié)同預(yù)訓(xùn)練,可以實(shí)現(xiàn)機(jī)構(gòu)之間的高效合作共贏。基于FedSense協(xié)同預(yù)訓(xùn)練的遙感基礎(chǔ)模型相較于基線方法在場(chǎng)景分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、變化檢測(cè)等8個(gè)遙感領(lǐng)域典型的下游任務(wù)數(shù)據(jù)集上,取得了顯著的性能提升。在將通信開(kāi)銷壓縮至全精度傳輸?shù)?/32時(shí),F(xiàn)edSense仍然能夠保持良好的優(yōu)化性能,并且隨著參與方數(shù)量的不斷增多,模型性能可以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)步提升。
 
  圖2 遙感基礎(chǔ)模型分布式協(xié)同預(yù)訓(xùn)練框架FedSense與多機(jī)構(gòu)遙感預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集示意圖
 
  展望未來(lái),團(tuán)隊(duì)將致力于研究多模態(tài)遙感基礎(chǔ)模型的安全可信多方協(xié)同預(yù)訓(xùn)練技術(shù),響應(yīng)國(guó)家發(fā)布的《可信數(shù)據(jù)空間發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》,支持建設(shè)可信可管、互聯(lián)互通、價(jià)值共創(chuàng)的遙感數(shù)據(jù)空間,助力邁向地球觀測(cè)通用智能。

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