在九月2上nd，一颗看起来有点像台式电脑的卫星被发射到轨道上，它的原始任务是随着气候变化继续影响我们星球脆弱的生态系统，监测极地冰和土壤湿度的状态。
然而，经过一个月的部署，PhiSat-1 的机载 AI 系统被证明是非常通用的，研究人员每周都在发现它的新用途。 由于首次发射受到火箭故障、韩国和法属圭亚那地面站的两次飓风以及——当然还有全球流行病的阻碍，欧洲航天局和爱尔兰机器人公司 Ubotica 花了一年多的时间起草了一些雄心勃勃的想法，他们是 真实 渴望弥补失去的时间。
这颗卫星能够从轨道上捕捉和转发地球的高分辨率图像，这让他们特别兴奋。 诚然，这本身并不是什么革命性的东西，但集成的人工智能正在消除这个过程中的一个长期障碍——云覆盖。
覆盖周围 67% 在行星大气层中，云层是一个非常重要的能见度问题，几十年来一直是天文学家的眼中钉，但 PhiSat-1 发现和清除无用样本的才能可以节省大量的处理能力和时间。
通过在 ESA 等待期间采用的机器学习技术，PhiSat-1 现在可以了解云的样子，并能够确定图像是否太模糊而没有价值。 具体来说，如果照片隐藏 70% 以上，AI 会自动将其从存储中删除。
对于我们这些空间研究领域之外的人来说，这种技术飞跃显然令人印象深刻，但欧空局的研究人员 富良野 奇怪地将这个过程等同于“摘取低垂的果实”，只不过是一种实际的改进。 相反，他更专注于 PhiSat-1 改变我们应对石油泄漏和野火等广泛灾难的方式的潜力。
在这方面，Ubotica 的 奥布里·邓恩 声称该技术已经有所作为。 同样，通过在整个 2020 年为卫星提供一堆刺激物——例如灾难的视频和图像——它开始识别和检测炼油厂发出的野火和耀斑的迹象。 大火继续肆虐美国西海岸，人们用武器武装自己 本地化跟踪应用程序 几个月前得到卫星覆盖的支持，但 PhiSat-1 的人工智能试图通过消除对现场监督的需要来使检测和响应协议都更快。
'你想尝试向相关地方的当局和当地相关人员通报火灾的位置和范围，以及它是如何变化、移动和转移的，而不必等待一天的数据下载并等待另一天一天就可以在地面上进行处理，”富良野声称。
PhiSat-1 在我们说话时继续按照它的步伐进行测试，但由于其人工智能的处理能力比当今智能手机的标准落后 15 到 20 年，我们肯定会在不久的将来看到更新的迭代和改进的芯片加入它.
现在随时期待“PhiSat-2”的消息。
我是 Jamie（他/他），Thred 的副主编兼高级作家。 跟上社交媒体更新和革命性技术是我的强项，但当离开我的键盘时，你可能会发现我在最新一部平庸的恐怖电影中被一个巨大的探戈冰爆所包围。 跟着我 Twitter, LinkedIn 并通过以下方式给我一些想法/反馈 点击此处发送电子邮件。
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