Az "1. küldetés" befejezése után a bolygó az adatelemzésre összpontosít


 Az "1. misszió" befejezése után a bolygó az adatelemzésre fókuszál

A Dove-kockák egy részét a Nemzetközi Űrállomásról telepítik. A cég konstellációjával, amely képes a Föld teljes földterületét naponta egyszer felfogni, a Planet a figyelmet a gépi tanulási eszközök kifejlesztésére helyezi át, hogy elemezzék a képeket, és kivonatolhassanak róluk.

Credit: Planet

Planet munkája adatelemző partnerekkel

LUXEMBURG CITY – Azzal az eredménnyel, hogy nap mint nap képet készít az egész bolygóról, a Planet most a gépi tanulási képességek fejlesztésére koncentrál, hogy a képeket megtisztelő és jövedelmezővé tegye. 19659006] A NewSpace Europe konferenciáján november 17-én Kam Shahid, a Planet Planet Operatőrének igazgatója elmondta, hogy a vállalat immár hét évvel ezelőtt alapított vállalatának "Mission 1" -ért jutott el a vállalat számára, A Föld egész földmészete naponta egyszer.

A képek többségét – mint azt mondja – több mint 140 operatív Dove cubesatból származik, amelyet a bolygón belül készítettek. A vállalat öt RapidEye közepes felbontású műholdat is vásárolt 2015-ben és 13 SkySat műholdat a Terra Bella, korábban a Skybox Imaging megszerzésétől a Google-tól. A műholdak közül hat olyan minotaurusz-C rakétával indult el október 31-én, négy Dove kockával együtt. [CubeSats: Tiny, Versatile Spacecraft Explained (Infographic)]

Ez a konstelláció, Shahid mondta, nagy mennyiségű adatot generál. "Ez a képalkotás a Föld minden nap valójában azt jelenti: 1,4 millió kép minden nap 29 megapixeles" mondta. A Planet eléri a hat terabájt adatát naponta, mondta 300 millió négyzetkilométeres teljes lefedettséggel.

A műhold konstellációjával a Planet most kihívást jelent, hogy megváltoztatja az általa termelt képek mennyiségét adattermékekké . "Ez az, amit a jövőben látunk cégünk számára, és az adatokat betekintésre fordítjuk" – mondta. "Nagy hangsúlyt fektettünk egy olyan csővezeték építésére, amely mindezeket az adatokat átveheti, feldolgozhatja és értékes információkkal szolgálhat."

Ez a megközelítés a gépi tanulási technológiák használatát magában foglalja a képek automatikus elemzéséhez. Egy példát adott a képek számának számozásához. A SkySat képek nagyfelbontású képei lehetővé teszik az algoritmusok számára, hogy számoljanak az egyes autókra. Közepes felbontású, de gyakoribb Dove képeknél az algoritmusok mérhetik az autók által kitöltött tételek területét, és ezen becslésből az autók számát.

Ez széles körű alkalmazásokhoz használható. "Az ötlet az, hogy használhatja a képeket, kérdéseket tehet fel és válaszokat kaphat" – mondta. "Ez az, ami a jövő, és ez az a hely, ahol a Bolygó mozgásban van." "A bolygó nem egyedül az analitika kiemelésében."

Számos más cég fejleszt ki olyan rendszereket, amelyekkel a műholdas képek gyorsan bővülnek adattermékké. Az Ursa Space Systems 7 millió dollárt emelt a sorozatban a múlt hónapban, hogy kibővítse termékeit, amelyek a szintetikus apertúrájú radarképeken alapulnak. Az ágazat más cégei közé tartozik a Descartes Labs, az Orbital Insight és az SpaceKnow.

Shahid később elmondta, hogy a Bolygó saját készítésű gépi tanulási képességeit fejleszteni fogja, mely filozófiája a Dove műholdak és más kulcsfontosságú technológiák számára követett. Az ügyfelek azt mondják, hogy képesek lesznek saját adatkészleteiket összekapcsolni a bolygóképek elemzésével. A bolygó továbbra is partnerként működik együtt más vállalatokkal az analitikákkal kapcsolatban, mondta Trevor Hammond, a cég szóvivője, aki november 18-án azt mondta, hogy "számos fizető ügyféllel" rendelkezik ilyen megállapodásokban.

"A cél az, hogy jobb döntéseket hozzon, "Will Marshall, a Bolygó társalapítója és vezérigazgatója elmondta egy hónapban a vállalat blogjában, miszerint a Mission 1 mérföldkő. "Röviden, a Bolygó ugyanúgy fogja indexálni a fizikai változásokat a Földön, ahogyan a Google indexelte az internetet, és képzeld el a lehetőségeket."

Ezt a történetet a SpaceNews szolgáltatta,