Ključni izsledki
- Sateliti vsak dan pošiljajo ogromne količine podatkov na Zemljo, a dešifriranje informacij zahteva denar in strokovno znanje.
- Raziskovalci so razvili nov način uporabe strojnega učenja za poceni in enostavno uporabo satelitskih podatkov.
- Satelitske podatke bi lahko uporabili za izboljšanje zdravja in načrtovanje skupnosti v državah v razvoju.
Nov način uporabe strojnega učenja za pregled satelitskih slik bi lahko pomagal ljudem po vsem svetu.
Več kot 700 slikovnih satelitov kroži okoli Zemlje, vendar le vlade in podjetja z bogastvom in strokovnim znanjem lahko dostopajo do podatkov, ki jih ustvarijo. Raziskovalci so v nedavnem prispevku povedali, da so izumili sistem strojnega učenja, ki uporablja poceni tehnologijo, ki je enostavna za uporabo in bi lahko prinesel satelitsko analitično moč raziskovalcem in vladam po vsem svetu.
»Za načrtovanje infrastrukture, kot so ceste in mostovi, ali za ciljanje pomoči v hrani, moramo vedeti, kje ljudje živijo in kakšne so njihove potrebe,« je za Lifewire v intervjuju po elektronski pošti povedal Jonathan Proctor, soavtor prispevka.. "Satelitski posnetki in strojno učenje lahko pomagajo pri merjenju socialno-ekonomskih razmer na mestih, kjer druge meritve ne zadoščajo."
Oči v nebu
Naraščajoča flota slikovnih satelitov vsak dan oddaja okoli 80 terabajtov nazaj na Zemljo, glede na raziskovalni dokument. Pogosto pa so sateliti za slikanje zgrajeni za zajemanje informacij o ozkih temah, kot so zaloge sladke vode.
Podatki ne prispejo kot čiste, urejene slike, kot so posnetki. Namesto tega gre za neobdelane podatke, množico binarnih informacij in raziskovalci, ki dostopajo do podatkov, morajo vedeti, kaj iščejo.
Satelitski posnetki in strojno učenje lahko pomagajo pri merjenju socialno-ekonomskih razmer na mestih, kjer druge meritve ne zadoščajo.
Shranjevanje toliko terabajtov podatkov je drago. Destilacija podatkovnih plasti, vdelanih v slike, zahteva dodatno računalniško moč in človeške strokovnjake, da jih razvozlajo.
Za rešitev teh težav so raziskovalci na UC Berkeley razvili MOSAIKS, okrajšavo za večopravilno opazovanje z uporabo satelitskih posnetkov in kuhinjskih korit. Analizira lahko na stotine spremenljivk, pridobljenih iz satelitskih podatkov – od stanja tal in vode do stanovanj, zdravja in revščine – po vsem svetu. Raziskovalni članek prikazuje, kako bi MOSAIKS lahko z minimalnimi naložbami ponovil draga poročila, ki jih je pripravil ameriški urad za popis prebivalstva.
»Združevanje strojnega učenja in daljinskega zaznavanja nam lahko pomaga spremljati ekološke spremembe, načrtovati prihodnji razvoj infrastrukture in se odzvati na naravne nesreče v realnem času,« je povedala Esther Rolf, soavtorica prispevka. Lifewire v e-poštnem intervjuju.
Pomoč od zgoraj
Satelitski podatki so že ključni za razvojne projekte. Brazilska vlada uporablja satelitske podatke za razvojne projekte v Amazoniji, je v intervjuju za Lifewire po elektronski pošti povedal David Logsdon, izvršni direktor Sveta za vesoljska podjetja, ki ni bil vključen v študijo. V ZDA bodo načrtovalci uporabili satelitske podatke za pomoč pri izgradnji posodobljenega omrežja cest, mostov in pristanišč 21. stoletja s povezovanjem s senzorji IOT.
"Več držav v razvoju združuje nastajajočo tehnologijo (AI, avtomatizacija, oblak itd.) s satelitskimi podatki za pomoč pri pospeševanju nacionalnih infrastrukturnih projektov," je dodal.
»Satelitski podatki lahko vključujejo meritve temperature, ki podpirajo študije o globalnem segrevanju,« je v intervjuju za Lifewire po elektronski pošti povedal Iain Goodridge, višji direktor trženja pri podjetju Spire Global, ki uporablja satelite za zagotavljanje podatkov in analitike. Odčitki vlažnosti tal lahko pomagajo pri zgodnjem opozarjanju na sušo in gozdne požare, tudi na oddaljenih območjih.
Isti vremenski podatki, ki pomagajo napovedati popoldanski dež, lahko pomagajo tudi pri prepoznavanju skupnosti, ki jim grozi nalezljiva bolezen, je dejal Goodridge.
"To je zato, ker lahko okoljski pogoji vplivajo na prenos," je dodal. "Da bi upoštevali te dejavnike, epidemiologi včasih vključijo vremenske podatke - kot so temperatura, vlažnost in ultravijolični indeks - v modele, ki napovedujejo, kako se bodo bolezni širile."
Satelitski podatki lahko pomagajo tudi pri analizi vremenskih vzorcev in tveganja naravnih nesreč za regijo pri načrtovanju infrastrukture od stanovanjskih hiš do električnih omrežij.
Nedavni izum MOSAIKS bi lahko prinesel prednosti satelitskih podatkov več ljudem.
"Na splošno je uporaba daljinsko zaznanih napovedi gospodarskih rezultatov za informiranje javnega odločanja v povojih," je dejal Proctor."Naraščajoče število satelitskih posnetkov in algoritmov za strojno učenje pa bo v prihodnjih letih verjetno sprožilo skokovito rast."
