Key Takeaways
- Satelliten senden jeden Tag riesige Datenmengen zur Erde, aber die Entschlüsselung der Informationen erfordert Geld und Fachwissen.
- Forscher haben eine neue Methode entwickelt, um mithilfe von maschinellem Lernen Satellitendaten kostengünstig und einfach zu nutzen.
- Die Satellitendaten könnten verwendet werden, um die Gesundheit zu verbessern und Gemeinschaften in Entwicklungsländern zu planen.
Eine neue Art des maschinellen Lernens zur Untersuchung von Satellitenbildern könnte Menschen auf der ganzen Welt helfen.
Mehr als 700 Bildgebungssatelliten umkreisen die Erde, aber nur Regierungen und Unternehmen mit Reichtum und Erfahrung können auf die von ihnen produzierten Daten zugreifen. Jetzt sagten Forscher in einer kürzlich erschienenen Veröffentlichung, dass sie ein maschinelles Lernsystem mit kostengünstiger, einfach zu bedienender Technologie erfunden haben, das Forschern und Regierungen weltweit Satellitenanalysen bringen könnte.
"Um Infrastruktur wie Straßen und Brücken zu planen oder Nahrungsmittelhilfe zu leisten, müssen wir wissen, wo die Menschen leben und was ihre Bedürfnisse sind", sagte Jonathan Proctor, ein Co-Autor der Zeitung, in einem E-Mail-Interview mit Lifewire. „Satellitenbilder und maschinelles Lernen können dabei helfen, sozioökonomische Bedingungen an Orten zu messen, an denen andere Messungen nicht ausreichen.“
Augen im Himmel
Die wachsende Flotte von Bildgebungssatelliten strahlt laut dem Forschungsbericht jeden Tag etwa 80 Terabyte zurück zur Erde. Aber oft werden Bildsatelliten gebaut, um Informationen zu engen Themen wie Süßwasservorräten zu erfassen.
Die Daten kommen nicht als ordentliche, ordentliche Bilder, wie Schnappschüsse. Stattdessen handelt es sich um Rohdaten, eine Masse binärer Informationen, und Forscher, die auf die Daten zugreifen, müssen wissen, wonach sie suchen.
Satellitenbilder und maschinelles Lernen können dabei helfen, sozioökonomische Bedingungen an Orten zu messen, an denen andere Messungen nicht ausreichen.
Das Speichern so vieler Terabyte an Daten ist kostspielig. Das Destillieren der in die Bilder eingebetteten Datenschichten erfordert zusätzliche Rechenleistung und menschliche Experten, um sie zu entschlüsseln.
Um diese Probleme zu lösen, haben Forscher der UC Berkeley MOSAIKS entwickelt, kurz für Multi-Task Observation using Satellite Imagery & Kitchen Sinks. Es kann Hunderte von Variablen analysieren, die aus Satellitendaten stammen – von Boden- und Wasserbedingungen bis hin zu Wohnen, Gesundheit und Armut – weltweit. Das Forschungspapier zeigt, wie MOSAIKS mit minimalen Investitionen kostenintensive Berichte des US Census Bureau replizieren könnte.
"Die Kombination von maschinellem Lernen und Fernerkundung hat das Potenzial, uns dabei zu helfen, den ökologischen Wandel zu überwachen, zukünftige Infrastrukturentwicklungen zu planen und auf Naturkatastrophen in Echtzeit zu reagieren", sagte Esther Rolf, eine Co-Autorin des Papiers Lifewire in einem E-Mail-Interview.
Hilfe von oben
Satellitendaten sind bereits der Schlüssel zu Entwicklungsprojekten. Die brasilianische Regierung verwendet von Satelliten abgeleitete Daten für Entwicklungsprojekte in Amazonien, sagte David Logsdon, der Exekutivdirektor des Space Enterprise Council, der nicht an der Studie beteiligt war, Lifewire in einem E-Mail-Interview. In den USA werden Planer Satellitendaten verwenden, um beim Aufbau des modernisierten Straßen-, Brücken- und Hafennetzes des 21. Jahrhunderts zu helfen, indem sie sich mit IOT-Sensoren verbinden.
"Mehrere Entwicklungsländer verschmelzen neue Technologien (KI, Automatisierung, Cloud usw.) mit Satellitendaten, um nationale Infrastrukturprojekte zu beschleunigen", fügte er hinzu.
"Satellitendaten können Temperaturmessungen beinh alten, die Studien zur globalen Erwärmung unterstützen", sagte Iain Goodridge, Senior Director of Marketing bei Spire Global, einem Unternehmen, das Satelliten zur Bereitstellung von Daten und Analysen einsetzt, in einem E-Mail-Interview mit Lifewire. Messungen der Bodenfeuchte können Frühwarnungen vor Dürren und Waldbränden unterstützen, selbst in abgelegenen Gebieten.
Die gleichen Wetterdaten, die helfen, Regen am Nachmittag vorherzusagen, könnten auch dabei helfen, Gemeinden zu identifizieren, die einem Risiko für Infektionskrankheiten ausgesetzt sind, sagte Goodridge.
"Das liegt daran, dass Umweltbedingungen die Übertragung beeinflussen können", fügte er hinzu. „Um diese Faktoren zu berücksichtigen, schließen Epidemiologen manchmal Wetterdaten wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und UV-Index in Modelle ein, die die Ausbreitung von Krankheiten vorhersagen.“
Satellitendaten können auch dabei helfen, Wettermuster und das Risiko von Naturkatastrophen für eine Region zu analysieren, wenn die Infrastruktur von Wohnhäusern bis hin zu Stromnetzen geplant wird.
Die kürzliche Erfindung von MOSAIKS könnte die Vorteile von Satellitendaten für mehr Menschen zugänglich machen.
"Insgesamt steckt die Nutzung von Fernerkundungsvorhersagen wirtschaftlicher Ergebnisse zur Information der öffentlichen Entscheidungsfindung noch in den Kinderschuhen", sagte Proctor."Die zunehmende Fülle von Satellitenbildern und maschinellen Lernalgorithmen dürfte jedoch in den kommenden Jahren einen Wachstumsschub auslösen."
