Гигантское геологическое чудо в пустыне Сахара в Мавритании изображено на этом спутниковом снимке. Круглая структура Риша диаметром 40 км является одной из геологических особенностей, которую легче наблюдать из космоса, чем с земли, и она была знаком астронавтам с самых первых миссий. Когда-то считалось, что это результат удара метеорита, теперь исследователи полагают, что он был вызван большим куполом расплавленной породы, который поднялся и, оказавшись на поверхности, был сформирован ветром и водой в то, что мы видим сегодня. Концентрические полосы устойчивых кварцитовых пород образуют хребты, между которыми расположены долины менее устойчивых пород. Темная область слева — это часть Адрарского плато осадочных пород, возвышающегося примерно на 200 м над окружающими его песками пустыни. В правой нижней части изображения можно увидеть большую территорию, покрытую песчаными дюнами, называемую эргом, а песок вторгается в южную сторону структуры. Увеличив южную сторону яблочка, мы можем увидеть отдельные деревья и кусты в виде крошечных точек. Они повторяют структуру, напоминающую реку, которая, по всей видимости, была сухой на момент получения этого изображения, через несколько недель после сезона дождей. Некоторые районы к югу и востоку от Риша покрыты временными озерами, которые пересыхают большую часть года. Фото: ДЖАКСА/ЕКА.
Представьте себе, что вы можете спросить чат-бота: «Можете ли вы сделать мне чрезвычайно точную классификационную карту выращивания сельскохозяйственных культур в Кении?» или «На моей улице оседают здания?» И представьте, что полученная информация является научно обоснованной и основана на проверенных данных наблюдения Земли.
ЕКА совместно с технологическими партнерами работает над тем, чтобы сделать такой инструмент реальностью, разрабатывая приложения искусственного интеллекта, которые произведут революцию в поиске информации при наблюдении Земли.
Цифровая помощь для данных
Наблюдение Земли каждый день генерирует огромные объемы жизненно важных данных, но людям в одиночку трудно гарантировать, что мы получим максимальную пользу от этих данных. К счастью, ИИ помогает взаимодействовать с такими большими и сложными наборами данных, определять ключевые особенности и представлять информацию в удобном для пользователя формате.
Например, I*STAR, деятельность, совместно финансируемая программой ESA InCubed, разработала платформу, которая использует искусственный интеллект для мониторинга текущих событий, таких как землетрясения или извержения вулканов, чтобы операторы спутников могли автоматически планировать следующий сбор данных для клиентов.
Инструмент SaferPlaces AI, снова поддерживаемый InCubed, создает карты наводнений для групп реагирования на стихийные бедствия путем объединения измерений на месте со спутниковыми данными. SaferPlaces сыграла решающую роль в оценке ущерба во время прошлогодних наводнений в Эмилии-Романье в Италии.
За последние несколько лет прогресс ИИ значительно ускорился, а развитие таких инструментов, как ChatGPT и Gemini, даже удивило экспертов в этой области. Чтобы воспользоваться преимуществами этой преобразующей инновации и воспользоваться возможностями, предоставляемыми этой технологией, естественным следующим шагом будет создание текстового запроса в стиле ChatGPT с данными наблюдения Земли.
Совместно с различными партнерами из области космоса, вычислительной техники и метеорологии ЕКА в настоящее время разрабатывает цифрового помощника по наблюдению Земли, который будет понимать человеческие запросы и отвечать на человеческие ответы, известные как возможности естественного языка.
Неудивительно, что для создания такого цифрового помощника необходимо собрать несколько частей головоломки, начиная с лежащей в его основе базовой модели.
Мотор ревет под капотом
Модели искусственного интеллекта работают путем обучения и совершенствования с течением времени, но в более традиционном машинном обучении машина должна получать большие наборы данных, которые маркируются, часто человеком.
Введите модели фундамента, в которых используется совершенно другой подход. Базовая модель — это модель машинного обучения, которая обучается, в основном без человеческого контроля, на больших и разнообразных источниках неразмеченных данных. Модели фундаментов довольно общие, но могут быть адаптированы для конкретных применений.
Результатом стал гибкий и мощный механизм искусственного интеллекта, и с момента его создания в 2018 году базовые модели способствовали огромным преобразованиям в машинном обучении, повлияв на многие отрасли и общество в целом.
Φ-lab ЕКА реализует несколько текущих инициатив по созданию базовых моделей, предназначенных для задач, связанных с наблюдением Земли. Эти модели используют данные для предоставления информации по критически важным для окружающей среды темам, таким как утечки метана и смягчение последствий экстремальных погодных явлений.
Один из проектов модели фонда, PhilEO, стартовал в начале 2023 года и сейчас достигает зрелости. Система оценки, основанная на глобальных данных Copernicus Sentinel-2, а вскоре и сама модель PhilEO, будут представлены сообществу наблюдения Земли, чтобы стимулировать совместный подход, продвигать разработки в этой области и обеспечивать широкую проверку полученной базовой модели.
На изображении выше показана структура Ришат — тип функции, которую модель PhilEO научилась распознавать без присмотра человека.
Человеческий интерфейс
Отдельные инициативы ЕКА направлены на изучение человеческой стороны головоломки — создание цифрового помощника, который будет принимать от пользователя вопросы на естественном языке, обрабатывать нужные данные с помощью моделей Фонда наблюдения Земли и выдавать ответ в виде текста и/или изображений.
Предшественник цифрового двойника Земли недавно продемонстрировал, что его прототип цифрового помощника может выполнять мультимодальные задачи, осуществляя поиск среди множества архивов данных, таких как Sentinel-1 и Sentinel-2, для сравнения информации.
Деятельность Φ-лаборатории ЕКА, которая должна начаться в апреле, будет посвящена изучению обработки естественного языка для извлечения и анализа информации из проверенных текстовых источников наблюдения Земли, а также интерпретации запросов как экспертов, так и обычных пользователей. Эта деятельность в конечном итоге приведет к созданию полнофункционального цифрового помощника.
«Концепция цифрового помощника по наблюдению Земли, который может предоставить широкий спектр информации из различных источников, является заманчивой перспективой, и, как показывают эти инициативы, существует ряд фундаментальных строительных блоков, которые необходимо создать для достижения этой цели», — комментирует Руководитель Φ-лаборатории ЕКА Джузеппе Борги.
«Учитывая чрезвычайно обнадеживающий прогресс, уже достигнутый с PhilEO и предшественником цифрового помощника, я полностью ожидаю, что новые проекты принесут революционные результаты в ближайшем будущем».
Информация от: Европейским космическим агентством
