Отрасль дистанционного зондирования Земли и геопространственной аналитики будет развиваться в сторону увеличения возможностей машинного обучения и искусственного интеллекта для обработки возрастающего потока данных от спутниковых группировок, заявил бывший сотрудник Национального агентства геопространственной разведки (NGA) Скотт Карри, а ныне главный архитектор решений компании BlackSky по наблюдению за Землей. 

По словам Карри, проблема сегодня заключается в том, что искусственный интеллект и машинное обучение недостаточно развиты, для того чтобы аналитика могла быть полностью автоматизирована. Клиенты должны доверять информации и быть уверенными в ней, а это по-прежнему требует большого труда аналитических групп, состоящих из многих сотрудников.

Компания BlackSky называет себя компанией «глобального мониторинга», которая использует различные типы данных для обнаружения изменений или аномалий. Компания использует алгоритмы машинного обучения для анализа оптических и радиолокационных изображений со спутников, самолетами или беспилотными летательными аппаратами, а также данные с наземных датчиков, из интернета вещей и из социальных сетей.

По словам Карри, BlackSky и другие компании в этой отрасли работают над «совершенствованием алгоритмов, чтобы научить их быть достаточно точными в работе с уровнем детализации изображений, который предоставляют наши спутниковые группировки». Не смотря на то, что неизбежны ложные срабатывания алгоритмов. Также он отметил, что в ближайшие 10–20 лет работа с растровыми изображениями будет по большей части переложена на машины, а производство аналитических материалов будет менее нуждаться в персонале.

Новость предоставлена информационным агенством Красная Весна.
Читайте материал целиком по ссылке