Ключови изводи
- Сателитите излъчват огромно количество данни към Земята всеки ден, но дешифрирането на информацията отнема пари и опит.
- Изследователите са разработили нов начин за използване на машинно обучение за използване на сателитни данни евтино и лесно.
- Сателитните данни могат да се използват за подобряване на здравето и планиране на общности в развиващите се нации.
Нов начин за използване на машинно обучение за изследване на сателитни изображения може да помогне на хората по света.
Повече от 700 сателита за изображения обикалят около земята, но само правителства и компании с богатство и опит имат достъп до данните, които произвеждат. Сега изследователите казаха в скорошен документ, че са изобретили система за машинно обучение, използвайки евтина, лесна за използване технология, която може да предостави сателитна аналитична мощ на изследователи и правителства по целия свят.
„За да планираме инфраструктура като пътища и мостове или да насочваме хранителна помощ, трябва да знаем къде живеят хората и какви са техните нужди“, каза Джонатан Проктър, съавтор на статията, пред Lifewire в интервю по имейл. „Сателитните изображения и машинното обучение могат да помогнат за измерване на социално-икономическите условия на места, където други измервания са недостатъчни.“
Очи в небето
Нарастващият флот от сателити за изображения предава около 80 терабайта всеки ден обратно на Земята, според изследователската статия. Но често сателитите за изображения са изградени, за да улавят информация по тесни теми, като доставките на прясна вода.
Данните не пристигат като чисти, подредени изображения, като моментни снимки. Вместо това, това са необработени данни, маса от двоична информация и изследователите, които имат достъп до данните, трябва да знаят какво търсят.
Сателитните изображения и машинното обучение могат да помогнат за измерване на социално-икономическите условия на места, където други измервания са недостатъчни.
Съхраняването на толкова много терабайти данни е скъпо. Дестилирането на слоевете данни, вградени в изображенията, изисква допълнителна изчислителна мощност и човешки експерти, за да ги дешифрират.
За да решат тези проблеми, изследователи от Калифорнийския университет в Бъркли разработиха MOSAIKS, съкращение от Multi-Task Observation using Satellite Imagery & Kitchen Sinks. Той може да анализира стотици променливи, извлечени от сателитни данни - от състоянието на почвата и водата до жилищата, здравето и бедността - в световен мащаб. Изследователската статия показва как MOSAIKS може да възпроизведе с минимални инвестиции скъпи доклади, изготвени от Бюрото за преброяване на населението на САЩ.
„Комбинирането на машинно обучение и дистанционно наблюдение има потенциала да ни помогне да наблюдаваме екологичните промени, да планираме бъдещо развитие на инфраструктурата и да реагираме на природни бедствия в реално време“, каза Естер Ролф, съавтор на статията Lifewire в интервю по имейл.
Помощ отгоре
Сателитните данни вече са ключови за проекти за развитие. Бразилското правителство използва сателитни данни за проекти за развитие в Амазония, каза Дейвид Логсдън, изпълнителен директор на Space Enterprise Council, който не е участвал в проучването, каза пред Lifewire в интервю по имейл. В САЩ проектантите ще използват сателитни данни, за да помогнат за изграждането на модернизирана мрежа от пътища, мостове и пристанища през 21-ви век чрез свързване към IOT сензори.
„Няколко развиващи се нации обединяват нововъзникващи технологии (AI, автоматизация, облак и т.н.) със сателитни данни, за да помогнат за ускоряване на национални инфраструктурни проекти,“добави той.
„Сателитните данни могат да включват измервания на температурата, които подкрепят проучванията за глобалното затопляне“, каза Иън Гудридж, старши директор маркетинг в Spire Global, компания, която използва сателити за предоставяне на данни и анализи, каза пред Lifewire в интервю по имейл. Отчитането на влажността на почвата може да помогне за ранно предупреждение за суша и горски пожари, дори в отдалечени райони.
Същите метеорологични данни, които помагат за прогнозиране на дъжд следобед, могат също да помогнат за идентифициране на общности, изложени на риск от инфекциозни заболявания, каза Гудридж.
"Това е така, защото условията на околната среда могат да повлияят на предаването", добави той. „За да отчетат тези фактори, епидемиолозите понякога включват метеорологични данни – като температура, влажност и ултравиолетов индекс в модели, които прогнозират как се разпространяват болестите.“
Сателитните данни също могат да помогнат при анализирането на метеорологичните модели и риска от природни бедствия за даден регион, когато се планира инфраструктура от жилищни домове до електрически мрежи.
Неотдавнашното изобретение на MOSAIKS може да донесе ползите от сателитните данни на повече хора.
"Като цяло, приемането на дистанционно засечени прогнози за икономическите резултати за информиране на общественото вземане на решения е в начален стадий", каза Проктър.„Нарастващото изобилие от сателитни изображения и алгоритми за машинно обучение, обаче, вероятно ще инициира скок на растеж през следващите години.“
