Technologie označované souhrnným výrazem umělá inteligence v poslední době zažívají významný rozvoj a očekává se, že postupně budou narůstat i jejich přínosy pro vědecký výzkum a pro praktické aplikace ve skutečném světě. Nová mise Φsat-2 od Evropské kosmické agentury, která by měla odstartovat již za pár týdnů, by měla posunout hranice využití umělé inteligence pro pozorování Země. Má totiž demonstrovat potenciál, který v sobě AI ukrývá pro kosmické technologie. Pozorování Země už desítky let představuje bohatý proud dat pro vědce, obchodníky i zákonodárce. Díky novým družicím a pokročilým senzorům se objem a kvalita dostupných dat z pozorování Země v posledním desetiletí zvýšily exponenciálně.

Integrace AI pozorování země výrazně obohatila. Schopnosti umělé inteligence umožňují zpracovat data rychleji a přesněji, pomáhají také transformovat obrovské objemy surových dat do užitečných shrnutí. Součástí iniciativy, která má podpořit vývoj a zavádění inovativních technologií do misí pro pozorování Země vypustila agentura ESA v roce 2020 družici Ф-sat-1. Tehdy šlo o první experiment ESA na tomto poli. Úkolem mise bylo demonstrovat, jak lze umělou inteligenci využít pro pozorování Země. Získané zkušenosti navíc připravily půdu pro nástupce: Φsat-2. Tato vyhrazená AI mise má plně prozkoumat přínosy a možnosti využívání rozšířeného zpracování dat na palubě a také demonstrovat výhody využívání AI pro inovativní pozorování Země.

Φsat-2 měří pouze 22 × 10 × 33 centimetrů a v jeho útrobách najdeme multispektrální kameru a výkonný počítač optimalizovaný pro AI, který analyzuje a zpracovává snímky v reálném čase. Díky tomu by měla družice představovat smysluplnější a účinnější způsob sledování naší planety. Na palubním počítači poběží celkem šest aplikací využívajících umělou inteligenci, přičemž družice je postavena tak, aby ze snímků vytvářela mapy, detekovala mraky na fotkách, klasifikovala je a poskytovala data o prostorovém rozložení oblačnosti, dále má detekovat a klasifikovat námořní lodě, na palubě komprimovat snímky, které se na Zemi rekonstruují, aby se zkrátil čas přenosu. Družice má také vyhledávat anomálie v mořských ekosystémech a detekovat lesní požáry.

Technický pracovník družice Φsat-2, Nicola Melega, říká: „Φsat-2 odemkne novou éru pohledů z vesmíru v reálném čase a umožní snadný vývoj, instalaci a provoz vlastních AI aplikací v době, kdy bude družice na oběžné dráze. Tato přizpůsobitelnost maximalizuje význam družice pro vědce, obchodníky i vlády.“ Φsat-2 je společným výtvorem agentury ESA a firmy Open Cosmos, která v projektu figuruje jako hlavní dodavatel, kterého podporuje průmyslové konsorcium, ve kterém jsou společnosti Ubotica, GGI, CEiiA, GEO-K, KP-Labs a SIMERA. Φsat-2 má vyrazit k oběžné dráze už v červenci společně s evropskou družicí Arctic Weather Satellite. Jejich nosičem bude Falcon 9, který odstartuje z Vandenbergovy základny v Kalifornii.

Jak již bylo uvedeno výše, Φsat-2 je vybaven multispektrálním snímačem, který snímkuje Zemi v sedmi různých vlnových délkách. Tyto snímky pak zpracovává umělá inteligence, která je schopna z nich vyčíst celou řadu užitečných informací včetně:

Detekce oblačnosti
Na rozdíl od tradičních družic, které posílají na Zemi všechny snímky, které pořídí (včetně těch, které jsou kompletně pokryté mraky), Φsat-2 na palubě snímky zpracuje a zajistí, aby se na zemi posílaly pouze fotky čisté a použitelné. Tato aplikace, kterou vyvinula firma KP Labs, dokáže také klasifikovat mraky a poskytuje tak cenný pohled na jejich rozložení. To dává uživatelům větší flexibilitu, když přijde čas se rozhodnout, zda je snímek použitelný, či nikoliv.

Generování map ulic
Aplikace Sat2Map od CGI převádí družicové snímky do formy map ulic. Tato schopnost je mimořádně užitečná pro týmy záchranářů při mimořádných situacích. Mohou totiž identifikovat přístupové cesty v případě následků zemětřesení, či povodní. Když družice přeletí nad zájmovou oblastí a pořídí snímky, dojde k jejich zpracování přímo na palubě. Umělá inteligence na nich identifikuje ulice a vytvoří příslušnou mapu. Jako první bude tato schopnost demonstrována v jihovýchodní Asii, aby prokázala svůj potenciál pomoci při zvládání kritických situací.

Detekce námořích plavidel
Aplikace k detekci námořních plavidel od CEiiA využívá metod strojového učení k automatické detekci a klasifikaci plavidel ve specifických oblastech, což se dá využít ke sledování aktivit jako je nelegální rybolov. Tato aplikace podtrhuje roli družice v procesu zajištění námořní bezpečnosti a snah o zachování volné přírody.

Palubní komprese a rekonstrukce
Tato aplikace od GEO-K je zodpovědná za kompresi snímků přímo na palubě. Významným snížením objemu souborů tato aplikace umožňuje mnohem lépe využívat objem a rychlost přenosu dat. Po stažení na Zemi budou snímky rekonstruovány s využitím vyhrazeného dekodéru. První demonstrace této technologie proběhne nad Evropou a zaměří se na detekci budov.

Schopnosti družice Φsat-2 byly významně rozšířeny zapracováním dvou dodatečných AI aplikací, které budou do paměti družice nahrány, až se dostane na oběžnou dráhu. Tyto aplikace zvítězily v soutěži OrbitalAI, kterou organizovala Φ-lab od agentury ESA. Jejím cílem bylo umožnit společnostem, aby se staly průkopníky ve zpracování dat z pozorování Země na oběžné dráze. Těmi vítěznými aplikacemi jsou:

Detekce mořských anomálií
Tato aplikace od IRT Saint Exupery Technical Research využívá algoritmy strojového učení k lokalizaci anomálií v mořských ekosystémech. Aplikace má v reálném čase identifikovat hrozby pro mořské ekosystémy jako jsou ropné skvrny, škodlivý růst sinic, nebo rozsáhlé pohyby sedimentů.

Detekce lesních požárů
Systém vyvinutý firmou Thales Alenia Space využívá strojového učení k poskytnutí kriticky důležitých informací pro záchranné týmy v reálném čase. Tento nástroj poskytne klasifikační zprávu, která pomůže hasičům lokalizovat lesní požáry, sledovat šíření ohně a identifikovat potenciální rizika.

Přeloženo z:
https://www.esa.int/

Zdroje obrázků:
https://www.esa.int/…/phsat-2_ready_for_integration/26198373-1-eng-GB/Phsat-2_ready_for_integration.jpg
https://www.esa.int/…/images/2024/06/phsat-2_integrated/26198218-1-eng-GB/Phsat-2_integrated.jpg
https://www.esa.int/…/Training_Phsat-2_s_autonomous_vessel_awareness_application.png
https://www.esa.int/…/images/2024/06/phifireai_classification/26152584-1-eng-GB/PhiFireAI_classification.jpg