الوجبات الجاهزة الرئيسية
- ترسل الأقمار الصناعية كميات هائلة من البيانات إلى الأرض كل يوم ، لكن فك تشفير المعلومات يتطلب المال والخبرة.
- طور الباحثون طريقة جديدة لاستخدام التعلم الآلي لاستخدام بيانات الأقمار الصناعية بتكلفة زهيدة وبسهولة.
- يمكن استخدام بيانات الأقمار الصناعية لتحسين الصحة وتخطيط المجتمعات في الدول النامية.
طريقة جديدة لاستخدام التعلم الآلي لفحص صور الأقمار الصناعية يمكن أن تساعد الناس في جميع أنحاء العالم.
أكثر من 700 قمر صناعي للتصوير تدور حول الأرض ، لكن الحكومات والشركات ذات الثروة والخبرة فقط هي التي يمكنها الوصول إلى البيانات التي تنتجها. الآن ، قال الباحثون في ورقة بحثية حديثة إنهم اخترعوا نظامًا للتعلم الآلي باستخدام تقنية منخفضة التكلفة وسهلة الاستخدام يمكن أن توفر القدرة التحليلية للأقمار الصناعية للباحثين والحكومات في جميع أنحاء العالم.
"لتخطيط البنية التحتية مثل الطرق والجسور أو لاستهداف المساعدات الغذائية ، نحتاج إلى معرفة أين يعيش الناس وما هي احتياجاتهم" ، هذا ما قاله جوناثان بروكتور ، وهو مؤلف مشارك في الورقة ، لـ Lifewire في مقابلة عبر البريد الإلكتروني. "يمكن أن تساعد صور الأقمار الصناعية والتعلم الآلي في قياس الظروف الاجتماعية والاقتصادية في الأماكن التي تكون فيها القياسات الأخرى غير كافية."
عيون في السماء
يرسل الأسطول المتنامي من أقمار التصوير حوالي 80 تيرابايت كل يوم إلى الأرض ، وفقًا لورقة البحث. لكن في كثير من الأحيان ، تُبنى أقمار التصوير لالتقاط معلومات حول مواضيع ضيقة مثل إمدادات المياه العذبة.
لا تصل البيانات كصور مرتبة ومنظمة ، مثل لقطات. بدلاً من ذلك ، إنها بيانات أولية ، وكتلة من المعلومات الثنائية ، ويجب على الباحثين الذين يصلون إلى البيانات معرفة ما يبحثون عنه.
يمكن أن تساعد صور الأقمار الصناعية والتعلم الآلي في قياس الظروف الاجتماعية والاقتصادية في الأماكن التي تكون فيها القياسات الأخرى غير كافية.
تخزين الكثير من التيرابايت من البيانات مكلف. يتطلب تقطير طبقات البيانات المضمنة في الصور قوة حوسبة إضافية وخبراء بشريين لفك تشفيرها.
لحل هذه المشكلات ، قام الباحثون في جامعة كاليفورنيا في بيركلي بتطوير MOSAIKS ، وهو اختصار للمراقبة متعددة المهام باستخدام صور الأقمار الصناعية وأحواض المطبخ. يمكنه تحليل مئات المتغيرات المستمدة من بيانات الأقمار الصناعية - من ظروف التربة والمياه إلى الإسكان والصحة والفقر - على مستوى العالم. تُظهر الورقة البحثية كيف يمكن لموزايك أن يتكرر بأقل قدر من الاستثمار بتقارير مكلفة أعدها مكتب الإحصاء الأمريكي.
"الجمع بين التعلم الآلي والاستشعار عن بعد لديه القدرة على مساعدتنا في مراقبة التغير البيئي ، والتخطيط لتطورات البنية التحتية المستقبلية ، والاستجابة للكوارث الطبيعية في الوقت الفعلي ،" كما قالت إستر رولف ، مؤلفة مشاركة في الورقة ، لايف واير في مقابلة عبر البريد الإلكتروني.
المساعدة من فوق
بيانات الأقمار الصناعية هي بالفعل مفتاح لمشاريع التنمية. تستخدم الحكومة البرازيلية البيانات المستمدة من الأقمار الصناعية لمشاريع التنمية في أمازونيا ، وفقًا لما قاله ديفيد لوجسدون ، المدير التنفيذي لمجلس مؤسسة الفضاء ، والذي لم يشارك في الدراسة ، لموقع لايف واير في مقابلة عبر البريد الإلكتروني. في الولايات المتحدة ، سيستخدم المخططون بيانات الأقمار الصناعية للمساعدة في بناء شبكة طرق وجسور ومنافذ حديثة للقرن الحادي والعشرين من خلال الاتصال بأجهزة استشعار إنترنت الأشياء.
"العديد من الدول النامية تدمج التكنولوجيا الناشئة (الذكاء الاصطناعي ، الأتمتة ، السحابة ، إلخ) مع بيانات الأقمار الصناعية للمساعدة في تسريع مشاريع البنية التحتية الوطنية ،" أضاف.
"بيانات الأقمار الصناعية يمكن أن تشمل قياسات درجة الحرارة التي تدعم دراسات الاحترار العالمي ،" قال Iain Goodridge ، مدير التسويق الأول في Spire Global ، وهي شركة تستخدم الأقمار الصناعية لتوفير البيانات والتحليلات ، لـ Lifewire في مقابلة عبر البريد الإلكتروني.قراءات رطوبة التربة يمكن أن تساعد في الإنذارات المبكرة للجفاف وحرائق الغابات ، حتى في المناطق النائية.
قال جودريدج:إن نفس بيانات الطقس التي تساعد في التنبؤ بالمطر في فترة ما بعد الظهر قد تساعد أيضًا في تحديد المجتمعات المعرضة لخطر الإصابة بالأمراض المعدية.
"هذا لأن الظروف البيئية يمكن أن تؤثر على انتقال العدوى" ، أضاف. "لحساب هذه العوامل ، يقوم علماء الأوبئة أحيانًا بتضمين بيانات الطقس - مثل درجة الحرارة والرطوبة ونماذج مؤشر الأشعة فوق البنفسجية التي تتنبأ بكيفية انتشار الأمراض."
يمكن أن تساعد بيانات الأقمار الصناعية أيضًا في تحليل أنماط الطقس ومخاطر الكوارث الطبيعية في المنطقة عند تخطيط البنية التحتية من المنازل السكنية إلى شبكات الكهرباء.
يمكن للاختراع الأخير لـ MOSAIKS أن يجلب فوائد بيانات الأقمار الصناعية لعدد أكبر من الناس.
قال بروكتور"بشكل عام ، فإن استيعاب التنبؤات المستشعرة عن بعد للنتائج الاقتصادية لإثراء عملية صنع القرار العام في مهدها"."ومع ذلك ، من المرجح أن تؤدي الوفرة المتزايدة لصور الأقمار الصناعية وخوارزميات التعلم الآلي إلى بدء طفرة في النمو في السنوات القادمة."
