Key Takeaways
- Sateliti emituju ogromne količine podataka na Zemlju svaki dan, ali dešifriranje informacija zahtijeva novac i stručnost.
- Istraživači su razvili novi način korištenja mašinskog učenja za jeftino i jednostavno korištenje satelitskih podataka.
- Satelitski podaci bi se mogli koristiti za poboljšanje zdravlja i planiranje zajednica u zemljama u razvoju.
Novi način korištenja mašinskog učenja za ispitivanje satelitskih slika mogao bi pomoći ljudima širom svijeta.
Više od 700 satelita za snimanje kruži oko Zemlje, ali samo vlade i kompanije koje imaju bogatstvo i stručnost mogu pristupiti podacima koje proizvode. Istraživači su u nedavnom radu rekli da su izumili sistem mašinskog učenja koristeći jeftinu tehnologiju koja se lako koristi i koja bi mogla da donese satelitsku analitičku moć istraživačima i vladama širom sveta.
"Da bismo planirali infrastrukturu kao što su putevi i mostovi ili ciljali pomoć u hrani, moramo znati gdje ljudi žive i koje su njihove potrebe", rekao je Jonathan Proctor, koautor rada, za Lifewire u intervjuu e-poštom. "Satelitski snimci i mašinsko učenje mogu pomoći u mjerenju socio-ekonomskih uslova na mjestima gdje druga mjerenja nisu dovoljna."
Oči na nebu
Sve veća flota satelita za snimanje prenosi oko 80 terabajta svaki dan nazad na Zemlju, prema istraživačkom radu. Ali često su sateliti za snimanje napravljeni da hvataju informacije o uskim temama kao što su zalihe slatke vode.
Podaci ne stižu kao uredne, uredne slike, poput snimaka. Umjesto toga, to su sirovi podaci, masa binarnih informacija, a istraživači koji pristupaju podacima moraju znati šta traže.
Satelitske slike i mašinsko učenje mogu pomoći u mjerenju socio-ekonomskih uslova na mjestima gdje druga mjerenja nisu dovoljna.
Skladištenje tolikog broja terabajta podataka je skupo. Destilacija slojeva podataka ugrađenih u slike zahtijeva dodatnu računarsku snagu i ljudske stručnjake da je dešifruju.
Da bi riješili ove probleme, istraživači sa UC Berkeley razvili su MOSAIKS, skraćeno za Multi-Task Observation koristeći satelitske slike i kuhinjske sudopere. Može analizirati stotine varijabli izvučenih iz satelitskih podataka - od stanja tla i vode do stanovanja, zdravlja i siromaštva - na globalnom nivou. Istraživački rad pokazuje kako bi MOSAIKS mogao replicirati sa minimalnim ulaganjem skupe izvještaje koje je pripremio američki biro za popis stanovništva.
"Kombinacija mašinskog učenja i daljinskog otkrivanja ima potencijal da nam pomogne da pratimo ekološke promene, planiramo budući razvoj infrastrukture i reagujemo na prirodne katastrofe u realnom vremenu," rekla je Esther Rolf, koautorka rada Lifewire u intervjuu putem e-pošte.
Pomoć odozgo
Satelitski podaci su već ključni za razvojne projekte. Brazilska vlada koristi satelitske podatke za razvojne projekte u Amazoniji, rekao je za Lifewire u intervjuu e-poštom David Logsdon, izvršni direktor Vijeća za svemirska poduzeća, koji nije bio uključen u studiju. U SAD-u, planeri će koristiti satelitske podatke kako bi pomogli u izgradnji modernizirane mreže puteva, mostova i luka 21. stoljeća povezivanjem na IOT senzore.
"Nekoliko zemalja u razvoju spaja novu tehnologiju (AI, automatizacija, oblak, itd.) sa satelitskim podacima kako bi pomogla ubrzanju nacionalnih infrastrukturnih projekata, " dodao je.
"Satelitski podaci mogu uključivati mjerenja temperature koja podržavaju studije globalnog zagrijavanja", rekao je za Lifewire u intervjuu e-poštom Iain Goodridge, viši direktor marketinga u Spire Global, kompaniji koja koristi satelite za pružanje podataka i analitike. Očitavanja vlage u tlu mogu pomoći u ranim upozorenjima na suše i šumske požare, čak i u udaljenim područjima.
Isti vremenski podaci koji pomažu u predviđanju kiše u popodnevnim satima mogu također pomoći u identifikaciji zajednica koje su u opasnosti od zaraznih bolesti, rekao je Goodridge.
"To je zato što uslovi okoline mogu uticati na prenošenje, " dodao je. "Da bi uzeli u obzir ove faktore, epidemiolozi ponekad uključuju vremenske podatke kao što su temperatura, vlažnost i ultraljubičasti indeksi koji predviđaju kako se bolesti šire."
Satelitski podaci također mogu pomoći u analizi vremenskih obrazaca i rizika od prirodnih katastrofa za regiju prilikom planiranja infrastrukture od stambenih kuća do električnih mreža.
Nedavni izum MOSAIKS-a mogao bi donijeti prednosti satelitskih podataka većem broju ljudi.
"Sve u svemu, usvajanje daljinskih predviđanja ekonomskih ishoda za informisanje javnog odlučivanja je u povojima", rekao je Proctor."Sve veći broj satelitskih slika i algoritama za mašinsko učenje, međutim, vjerovatno će pokrenuti nalet rasta u narednim godinama."
