史上初のAI衛星が災害対応時間を短縮

PhiSat-1は、ESAの待機期間中に採用された機械学習技術を通じて、雲がどのように見えるかを理解し、画像が隠されすぎて価値がないかどうかを判断できるようになりました。 具体的には、写真が70％を超えて非表示になっている場合、AIはその写真をストレージから自動的に削除します。

宇宙研究の分野以外の私たちにとって、この技術的な飛躍は明らかに印象的ですが、ESAの研究者 ジャンルカ・フラノ 奇妙なことに、このプロセスは「ぶら下がっている果物を選ぶ」ことと同じであり、実際的な改善にすぎません。 代わりに、彼は、油流出や山火事などの広範囲にわたる災害への対応方法を変革するPhiSat-1の可能性にもっと夢中になっています。

その面では、Uboticaの オーブリー・ダン 技術はすでに違いを生んでいると主張している。 繰り返しになりますが、2020年を通じて、ビデオや災害の画像など、衛星に大量の刺激を与えることで、石油精製所から送信された山火事やフレアの兆候を認識して検出し始めました。 アメリカの西海岸を荒廃させ続けている炎は人々が彼ら自身を武装させるのを見ました ローカライズされた追跡アプリ 数か月前の衛星カバレッジに支えられていますが、PhiSat-1のAIは、手元による監視の必要性を排除することで、検出プロトコルと応答プロトコルの両方を大幅に高速化しようとしています。

「あなたは、データがダウンロードされて別のデータがダウンロードされるのをXNUMX日待つことなく、火災の場所と範囲、および火災がどのように変化、移動、移動するかについて、関係する場所の当局と関係者に警告しようとしています。地上で処理される日だ」とフラノ氏は主張する。

PhiSat-1は、私たちが話しているようにそのペースを維持し続けていますが、AIの処理能力は今日のスマートフォンの標準よりも15〜20年遅れており、近い将来、改良されたチップを備えた新しいイテレーションが見られることは間違いありません。 。

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