Ključni podaci za van
- Sateliti svakodnevno šalju ogromne količine podataka na Zemlju, ali dešifriranje informacija zahtijeva novac i stručnost.
- Istraživači su razvili novi način korištenja strojnog učenja za jeftino i jednostavno korištenje satelitskih podataka.
- Satelitski podaci mogu se koristiti za poboljšanje zdravlja i planiranje zajednica u zemljama u razvoju.
Novi način korištenja strojnog učenja za ispitivanje satelitskih slika mogao bi pomoći ljudima diljem svijeta.
Više od 700 satelita za snimanje kruži oko Zemlje, ali samo vlade i tvrtke s bogatstvom i stručnošću mogu pristupiti podacima koje proizvode. Istraživači su u nedavnom radu rekli da su izumili sustav strojnog učenja koristeći jeftinu tehnologiju jednostavnu za korištenje koja bi mogla donijeti satelitsku analitičku snagu istraživačima i vladama širom svijeta.
"Da bismo planirali infrastrukturu kao što su ceste 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. "Satelitske slike i strojno učenje mogu pomoći u mjerenju društveno-ekonomskih uvjeta na mjestima gdje su druga mjerenja nedostatna."
Oči u nebu
Sve veća flota satelita za snimanje slika svaki dan emitira oko 80 terabajta natrag na Zemlju, prema istraživačkom radu. Ali često se sateliti za snimanje izrađuju za hvatanje informacija o uskim temama kao što su zalihe slatke vode.
Podaci ne stižu kao uredne, uredne slike, poput snimaka. Umjesto toga, to su neobrađeni podaci, masa binarnih informacija, a istraživači koji pristupaju podacima moraju znati što traže.
Satelitske slike i strojno učenje mogu pomoći u mjerenju društveno-ekonomskih uvjeta na mjestima gdje su druga mjerenja nedovoljna.
Pohranjivanje toliko terabajta podataka je skupo. Destilacija slojeva podataka ugrađenih u slike zahtijeva dodatnu računalnu snagu i ljudske stručnjake da ih dešifriraju.
Kako bi riješili te probleme, istraživači s UC Berkeley razvili su MOSAIKS, skraćenicu od Multi-Task Observation using Satellite Imagery & Kitchen Sinks. Može analizirati stotine varijabli izvučenih iz satelitskih podataka - od stanja tla i vode do stanovanja, zdravlja i siromaštva - na globalnoj razini. Istraživački rad pokazuje kako bi MOSAIKS mogao replicirati uz minimalna ulaganja skupa izvješća koja je pripremio Ured za popis stanovništva SAD-a.
"Kombinacija strojnog učenja i daljinskog otkrivanja ima potencijal da nam pomogne u praćenju ekoloških promjena, planiranju budućeg razvoja infrastrukture i odgovoru na prirodne katastrofe u stvarnom vremenu", rekla je Esther Rolf, koautorica rada Lifewire u intervjuu e-poštom.
Pomoć odozgo
Satelitski podaci već su 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 će planeri koristiti satelitske podatke kako bi pomogli u izgradnji modernizirane mreže cesta, mostova i luka 21. stoljeća povezivanjem s IOT senzorima.
"Nekoliko zemalja u razvoju spajaju tehnologiju u nastajanju (AI, automatizacija, oblak, itd.) sa satelitskim podacima kako bi pomogle ubrzati nacionalne infrastrukturne projekte," dodao je.
"Satelitski podaci mogu uključivati temperaturna mjerenja koja podupiru studije o globalnom zatopljenju", rekao je za Lifewire u intervjuu e-poštom Iain Goodridge, viši direktor marketinga u Spire Globalu, tvrtki koja koristi satelite za pružanje podataka i analitike. Očitavanje vlažnosti tla može pomoći u ranom upozoravanju na suše i šumske požare, čak i u udaljenim područjima.
Isti vremenski podaci koji pomažu u predviđanju kiše u poslijepodnevnim satima također mogu pomoći u identificiranju zajednica u riziku od zaraznih bolesti, rekao je Goodridge.
"To je zato što okolišni uvjeti mogu utjecati na prijenos", dodao je. "Kako bi uzeli u obzir ove čimbenike, epidemiolozi ponekad uključuju vremenske podatke - kao što su temperatura, vlažnost i ultraljubičasti indeks - u modele koji predviđaju kako se bolesti šire."
Satelitski podaci također mogu pomoći u analizi vremenskih obrazaca i rizika od prirodnih katastrofa za regiju pri planiranju infrastrukture od stambenih kuća do električnih mreža.
Nedavni izum MOSAIKS-a mogao bi donijeti prednosti satelitskih podataka većem broju ljudi.
"Općenito gledano, prihvaćanje predviđanja ekonomskih ishoda pomoću daljinskog očitavanja za informiranje javnog odlučivanja tek je u povojima", rekao je Proctor."Međutim, sve veće obilje satelitskih slika i algoritama za strojno učenje vjerojatno će pokrenuti nalet rasta u nadolazećim godinama."
