Pagrindiniai pasiėmimai
- Palydovai kiekvieną dieną į Žemę perduoda didžiulius duomenų kiekius, tačiau informacijai iššifruoti reikia pinigų ir patirties.
- Tyrėjai sukūrė naują būdą, kaip naudoti mašininį mokymąsi, kad būtų galima pigiai ir lengvai naudoti palydovinius duomenis.
- Palydoviniai duomenys galėtų būti naudojami siekiant pagerinti sveikatą ir planuoti bendruomenes besivystančiose šalyse.
Naujas būdas naudoti mašininį mokymąsi palydoviniams vaizdams tirti gali padėti žmonėms visame pasaulyje.
Daugiau nei 700 vaizdo palydovų skrieja aplink Žemę, tačiau tik turtingos ir patirties turinčios vyriausybės ir įmonės gali prieiti prie jų gaminamų duomenų. Dabar mokslininkai neseniai paskelbtame dokumente teigė išradę mašininio mokymosi sistemą, naudojančią nebrangią, lengvai naudojamą technologiją, kuri galėtų suteikti palydovinės analitinės galios tyrėjams ir vyriausybėms visame pasaulyje.
„Norėdami planuoti infrastruktūrą, pvz., kelius ir tiltus, arba nukreipti pagalbą maistu, turime žinoti, kur žmonės gyvena ir kokie jų poreikiai“, – interviu el. paštu Lifewire sakė Jonathanas Proctoras, šio straipsnio bendraautorius.. "Palydoviniai vaizdai ir mašininis mokymasis gali padėti išmatuoti socialines ir ekonomines sąlygas vietose, kur kitų matavimų nepakanka."
Akys danguje
Anot tyrimo dokumento, didėjantis vaizdavimo palydovų parkas kiekvieną dieną į Žemę nuspindi apie 80 terabaitų. Tačiau dažnai vaizdo palydovai yra sukurti taip, kad gautų informaciją siauromis temomis, pvz., gėlo vandens atsargomis.
Duomenys gaunami ne kaip tvarkingi, tvarkingi vaizdai, pavyzdžiui, momentinės nuotraukos. Vietoj to, tai neapdoroti duomenys, daugybė dvejetainės informacijos, o tyrėjai, kurie pasiekia duomenis, turi žinoti, ko jie ieško.
Palydoviniai vaizdai ir mašininis mokymasis gali padėti išmatuoti socialines ir ekonomines sąlygas vietose, kur kitų matavimų nepakanka.
Tiek terabaitų duomenų saugojimas yra brangus. Norint distiliuoti vaizduose įterptus duomenų sluoksnius, reikia papildomos skaičiavimo galios ir žmonių ekspertų, kad juos iššifruotų.
Siekdami išspręsti šias problemas, Berklio universiteto mokslininkai sukūrė MOSAIKS, trumpinį kelių užduočių stebėjimą naudojant palydovinius vaizdus ir virtuvės kriaukles. Jis gali analizuoti šimtus kintamųjų, gautų iš palydovinių duomenų – nuo dirvožemio ir vandens sąlygų iki būsto, sveikatos ir skurdo visame pasaulyje. Tyrimo dokumentas parodo, kaip MOSAIKS galėtų atkartoti su minimaliomis investicijomis kainuojančias ataskaitas, kurias parengė JAV surašymo biuras.
„Mašininio mokymosi ir nuotolinio stebėjimo derinimas gali padėti mums stebėti ekologinius pokyčius, planuoti būsimą infrastruktūros plėtrą ir reaguoti į stichines nelaimes realiuoju laiku“, – sakė Esther Rolf, šio straipsnio bendraautorė. Lifewire interviu el. paštu.
Pagalba iš viršaus
Palydoviniai duomenys jau yra labai svarbūs plėtros projektams. Brazilijos vyriausybė naudoja palydovinius duomenis vystymo projektams Amazonijoje, tyrime nedalyvavęs Kosmoso įmonių tarybos vykdomasis direktorius Davidas Logsdonas sakė „Lifewire“el. pašto interviu. JAV planuotojai naudos palydovinius duomenis, kad padėtų sukurti 21-ojo amžiaus modernizuotą kelių, tiltų ir uostų tinklą, prisijungdami prie IOT jutiklių.
„Kelios besivystančios šalys sujungia naujas technologijas (AI, automatiką, debesis ir kt.) su palydoviniais duomenimis, kad padėtų paspartinti nacionalinius infrastruktūros projektus“, – pridūrė jis.
„Palydoviniai duomenys gali apimti temperatūros matavimus, kurie palaiko visuotinio atšilimo tyrimus“, – interviu el. paštu „Lifewire“sakė Iain Goodridge, bendrovės „Spire Global“, bendrovės, kuri naudoja palydovus duomenims ir analizei teikti, rinkodaros direktorius. Dirvožemio drėgmės rodmenys gali padėti iš anksto įspėti apie sausras ir miškų gaisrus net atokiose vietovėse.
Tie patys orų duomenys, padedantys prognozuoti lietų po pietų, taip pat gali padėti nustatyti bendruomenes, kurioms gresia infekcinė liga, sakė Goodridge.
„Taip yra todėl, kad aplinkos sąlygos gali paveikti perdavimą“, – pridūrė jis. "Siekdami atsižvelgti į šiuos veiksnius, epidemiologai kartais įtraukia oro duomenis, pvz., temperatūros, drėgmės ir ultravioletinių spindulių indekso modelius, kurie prognozuoja ligų plitimą."
Palydoviniai duomenys taip pat gali padėti analizuoti oro sąlygas ir stichinių nelaimių riziką regione planuojant infrastruktūrą nuo gyvenamųjų namų iki elektros tinklų.
Neseniai išradęs MOSAIKS gali suteikti palydovinių duomenų pranašumų daugiau žmonių.
„Apskritai, nuotoliniu būdu stebimų ekonominių rezultatų prognozių panaudojimas, siekiant informuoti visuomenę priimant sprendimus, yra ankstyvoje stadijoje“, – sakė Proctoras."Tačiau dėl didėjančio palydovinių vaizdų ir mašininio mokymosi algoritmų gausos ateinančiais metais greičiausiai sukels augimo spurtą."
