Nowe zastosowania sztucznej inteligencji w obserwacji Ziemi

Pierwszym eksperymentem ESA z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do filtrowania obrazów na orbicie był satelita Φ-sat-1 wystrzelony w 2020 r. W tym roku planowane jest uruchomienie jego następcy, który w pełni zbada możliwości wykorzystania zaawansowanego przetwarzania danych na pokładzie i dodatkowo zademonstruje korzyści płynące ze stosowania sztucznej inteligencji do innowacyjnej obserwacji Ziemi. Satelita zostanie wyniesiony na orbitę w lipcu 2024 r. na pokładzie rakiety SpaceX Falcon 9.

Misja Φsat-2 to wspólny wysiłek ESA i Open Cosmos (główny wykonawca). Ponadto podmioty te wspierane są przez konsorcjum przemysłowe tworzone m.in.przez Ubotica, GGI, CEiiA, GEO-K, KP-Labs i SIMERA. Satelita o wymiarach 22 x 10 x 33 cm wyposażony jest w kamerę wielospektralną, która obrazuje Ziemię w siedmiu różnych pasmach, oraz potężny komputer, który przetwarza i analizuje obrazy w czasie rzeczywistym.

Dzięki sześciu aplikacjom AI działającym na pokładzie umożliwi:
• wykrywanie chmur – pozyskane zdjęcia będą przetwarzane i selekcjonowane bezpośrednio na orbicie, aby wyeliminować obrazy o dużym pokryciu chmurami; opracowana przez KP Labs aplikacja pozwoli także na klasyfikację chmur i analizę ich położenia, co ułatwi użytkownikowi podjęcie decyzji o wykorzystaniu obrazu;
• generowanie map drogowych – aplikacja Sat2Map, opracowana przez CGI, pozwoli na przekształcenie zdjęć satelitarnych w mapy, które wspomogą działania zespołów reagowania kryzysowego poprzez identyfikację dostępnych dróg podczas katastrof, m.in. powodzi czy trzęsienia ziemi;
• wykrywanie statków morskich – aplikacja autorstwa CEiiA wykorzysta uczenie maszynowe do automatycznego wykrywania i klasyfikowania statków w określonych regionach świata, co ułatwi monitorowanie m.in. nielegalnych połowów;
• kompresja i dekompresja obrazu na pokładzie – opracowana przez GEO-K aplikacja pozwoli na kompresję obrazów na pokładzie (co przełoży się na szybsze przesyłanie danych), natomiast dedykowany dekoder po przesłaniu danych na Ziemię umożliwi ich odtworzenie;
• wykrywanie anomalii morskich – opracowana przez IRT Saint Exupery Technical Research aplikacja wykorzysta algorytm uczenia maszynowego do identyfikacji zagrożeń ekosystemu morskiego, takich jak wycieki ropy naftowej czy szkodliwe zakwity glonów;
• wykrywanie pożarów – system opracowany przez Thales Alenia Space dostarczy raporty klasyfikacyjne, które pomogą strażakom zlokalizować pożary, śledzić rozprzestrzenianie się ognia i identyfikować potencjalne zagrożenia.