Nowy satelita pokaże, jak sztuczna inteligencja usprawnia obserwację Ziemi
Technologie sztucznej inteligencji osiągnęły niezwykłe sukcesy i nadal wykazują swoją wartość jako kręgosłup w badaniach naukowych i rzeczywistych zastosowaniach.
Nowa misja ESA ?sat-2, uruchomiona w nadchodzących tygodniach, przesunie granice sztucznej inteligencji do obserwacji Ziemi - demonstrując transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji dla technologii kosmicznej.
Obserwacja Ziemi od dziesięcioleci zapewnia bogaty strumień przydatnych danych dla naukowców, przedsiębiorstw i decydentów. Dzięki nowym satelitom i zaawansowanym czujnikom, skala i jakość dostępnych danych z obserwacji Ziemi wzrosły wykładniczo w ciągu ostatniej dekady.
Integracja sztucznej inteligencji znacznie poprawiła obserwację Ziemi. Możliwości sztucznej inteligencji pozwalają na szybkie i dokładne przetwarzanie większej ilości danych, pomagając w przekształcaniu ogromnych ilości surowych danych w przydatne informacje.
W ramach inicjatywy promującej rozwój i wdrażanie innowacyjnych technologii na pokładzie misji obserwacji Ziemi, ESA uruchomiła ?-sat-1 w 2020 roku. Był to pierwszy eksperyment ESA, który zademonstrował, w jaki sposób sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do obserwacji Ziemi i utorował drogę dla jego następcy: ?sat-2.
?sat-2 to dedykowana misja AI, która w pełni zbada korzyści i możliwości wykorzystania rozszerzonego przetwarzania na pokładzie i dalej zademonstruje korzyści płynące z wykorzystania AI do innowacyjnej obserwacji Ziemi.
Mierzący zaledwie 22 x 10 x 33 cm, satelita ESA ?sat-2 jest wyposażony w kamerę multispektralną i potężny komputer AI, który analizuje i przetwarza obrazy w czasie rzeczywistym - obiecując dostarczenie inteligentniejszych i bardziej wydajnych sposobów monitorowania naszej planety.
Dzięki sześciu aplikacjom AI działającym na pokładzie, satelita został zaprojektowany do przekształcania obrazów w mapy, wykrywania chmur na obrazach, klasyfikowania ich i zapewniania wglądu w rozkład chmur, wykrywania i klasyfikowania statków, kompresji obrazów na pokładzie i rekonstrukcji ich na ziemi, skracając czas pobierania, wykrywania anomalii w ekosystemach morskich i wykrywania pożarów.
Oficer techniczny ?sat-2 w ESA, Nicola Melega, skomentował: "?sat-2 otworzy nową erę wglądu w czasie rzeczywistym z kosmosu i pozwoli na łatwe opracowywanie, instalowanie i obsługę niestandardowych aplikacji AI na satelicie, nawet podczas przebywania na orbicie. Ta zdolność adaptacji maksymalizuje wartość satelity dla naukowców, firm i rządów."
Misja ?sat-2 jest wspólnym wysiłkiem ESA i Open Cosmos, który służy jako główny wykonawca, wspierany przez konsorcjum przemysłowe, w tym Ubotica, GGI, CEiiA, GEO-K, KP-Labs i SIMERA.
?sat-2, który dzieli swoją podróż na orbitę z Arctic Weather Satellite ESA, ma wystartować w lipcu 2024 r. na pokładzie rakiety SpaceX Falcon 9 z bazy sił powietrznych Vandenberg w Kalifornii w USA.
?sat-2 przenosi wielospektralny instrument, który obrazuje Ziemię w siedmiu różnych pasmach, a dzięki aplikacjom sztucznej inteligencji jest w stanie wykonać wiele rzeczy, które mogą dostarczyć użytecznych informacji na ziemi, w tym:
Wykrywanie chmur
W przeciwieństwie do tradycyjnych satelitów, które przesyłają w dół wszystkie przechwycone obrazy, w tym te przesłonięte chmurami, ?sat-2 przetwarza te obrazy bezpośrednio na orbicie, zapewniając, że tylko wyraźne, użyteczne obrazy są wysyłane z powrotem na Ziemię.
Aplikacja ta, opracowana przez KP Labs, może również klasyfikować chmury i zapewniać wgląd w ich rozkład. Daje to użytkownikom większą elastyczność, gdy nadchodzi czas, aby zdecydować, czy obraz jest użyteczny, czy nie.
Generowanie map ulicznych
Aplikacja Sat2Map, opracowana przez CGI, konwertuje zdjęcia satelitarne na mapy uliczne. Możliwość ta jest szczególnie korzystna dla zespołów reagowania kryzysowego, umożliwiając im identyfikację dostępnych dróg podczas katastrof, takich jak powodzie lub trzęsienia ziemi.
Kiedy satelita krąży nad dotkniętym obszarem i pozyskuje obrazy, są one przekazywane do pokładowego procesora, który identyfikuje ulice i generuje odpowiednią mapę.
Na początku aplikacja ta zostanie zademonstrowana nad Azją Południowo-Wschodnią, pokazując jej potencjał w zarządzaniu kryzysowym.
Wykrywanie statków morskich
Aplikacja do wykrywania statków morskich, opracowana przez CEiiA, wykorzystuje techniki uczenia maszynowego do automatycznego wykrywania i klasyfikowania statków w określonych regionach, ułatwiając monitorowanie działań, takich jak nielegalne połowy. Aplikacja ta podkreśla rolę satelity we wspieraniu bezpieczeństwa morskiego i wysiłków na rzecz ochrony środowiska.
Kompresja i rekonstrukcja obrazu na pokładzie
Opracowana przez GEO-K aplikacja jest odpowiedzialna za kompresję obrazów na pokładzie. Znacznie zmniejszając rozmiary plików, aplikacja ta zwiększa objętość i szybkość pobierania danych. Po przesłaniu na ziemię, obrazy są rekonstruowane za pomocą dedykowanego dekodera. Pierwsze demonstracje tej technologii odbędą się nad Europą, koncentrując się na wykrywaniu budynków.
Możliwości?sat-2 zostały jeszcze bardziej rozszerzone dzięki włączeniu dwóch dodatkowych aplikacji AI, które zostaną przesłane, gdy satelita znajdzie się na orbicie.
Te aplikacje AI były zwycięskimi zgłoszeniami w wyzwaniu OrbitalAI zorganizowanym przez ?-lab ESA i zostały zaprojektowane tak, aby dać firmom możliwość pionierskiego przetwarzania danych z obserwacji Ziemi na orbicie. Zwycięskie aplikacje to:
Wykrywanie anomalii morskich
Aplikacja ta, opracowana przez IRT Saint Exupery Technical Research, wykorzystuje algorytm uczenia maszynowego do wykrywania anomalii w ekosystemach morskich - identyfikując zagrożenia dla ekosystemu morskiego, takie jak wycieki ropy, szkodliwe zakwity glonów i zrzuty ciężkich osadów w czasie rzeczywistym.
Wykrywanie dzikich pożarów
System wykrywania dzikich pożarów, opracowany przez Thales Alenia Space, wykorzystuje uczenie maszynowe do dostarczania krytycznych informacji w czasie rzeczywistym zespołom reagowania. Narzędzie zapewnia raport klasyfikacyjny, który pomaga strażakom lokalizować pożary, śledzić rozprzestrzenianie się ognia i identyfikować potencjalne zagrożenia.
Polubiłeś już tę stronę, możesz ją polubić tylko raz!
Dziękujemy, że przeczytałaś/eś artykuł! Obserwuj nas w Wiadomościach Google.
