Clé à emporter
- Les satellites transmettent chaque jour de grandes quantités de données vers la Terre, mais déchiffrer ces informations demande de l'argent et de l'expertise.
- Des chercheurs ont mis au point une nouvelle façon d'utiliser l'apprentissage automatique pour utiliser les données satellitaires à moindre coût et facilement.
- Les données satellites pourraient être utilisées pour améliorer la santé et planifier les communautés dans les pays en développement.
Une nouvelle façon d'utiliser le machine learning pour examiner les images satellite pourrait aider les gens du monde entier.
Plus de 700 satellites d'imagerie sont en orbite autour de la Terre, mais seuls les gouvernements et les entreprises riches et expérimentés peuvent accéder aux données qu'ils produisent. Aujourd'hui, des chercheurs ont déclaré dans un article récent qu'ils avaient inventé un système d'apprentissage automatique utilisant une technologie peu coûteuse et facile à utiliser qui pourrait apporter une puissance d'analyse par satellite aux chercheurs et aux gouvernements du monde entier.
"Pour planifier des infrastructures comme des routes et des ponts ou pour cibler l'aide alimentaire, nous devons savoir où vivent les gens et quels sont leurs besoins", a déclaré Jonathan Proctor, co-auteur de l'article, à Lifewire dans une interview par e-mail.. "L'imagerie satellite et l'apprentissage automatique peuvent aider à mesurer les conditions socio-économiques là où les autres mesures sont insuffisantes."
Les yeux dans le ciel
La flotte croissante de satellites d'imagerie renvoie environ 80 téraoctets chaque jour vers la Terre, selon le document de recherche. Mais souvent, les satellites d'imagerie sont construits pour capturer des informations sur des sujets étroits tels que l'approvisionnement en eau douce.
Les données n'arrivent pas sous forme d'images nettes et ordonnées, comme des instantanés. Au lieu de cela, ce sont des données brutes, une masse d'informations binaires, et les chercheurs qui accèdent aux données doivent savoir ce qu'ils recherchent.
L'imagerie satellitaire et l'apprentissage automatique peuvent aider à mesurer les conditions socio-économiques là où les autres mesures sont insuffisantes.
Stocker autant de téraoctets de données coûte cher. Distiller les couches de données intégrées dans les images nécessite une puissance de calcul supplémentaire et des experts humains pour les déchiffrer.
Pour résoudre ces problèmes, des chercheurs de l'UC Berkeley ont développé MOSAIKS, abréviation de Multi-Task Observation using Satellite Imagery & Kitchen Sinks. Il peut analyser des centaines de variables tirées des données satellitaires - des conditions du sol et de l'eau au logement, à la santé et à la pauvreté - à l'échelle mondiale. Le document de recherche montre comment MOSAIKS pourrait reproduire avec un investissement minimal des rapports coûteux préparés par le US Census Bureau.
"La combinaison de l'apprentissage automatique et de la télédétection a le potentiel de nous aider à surveiller les changements écologiques, à planifier les futurs développements d'infrastructures et à réagir aux catastrophes naturelles en temps réel", a déclaré Esther Rolf, co-auteur de l'article. Lifewire dans une interview par e-mail.
Aide d'en haut
Les données satellitaires sont déjà essentielles pour les projets de développement. Le gouvernement brésilien utilise des données dérivées de satellites pour des projets de développement en Amazonie, a déclaré David Logsdon, directeur exécutif du Space Enterprise Council, qui n'a pas participé à l'étude, à Lifewire dans une interview par e-mail. Aux États-Unis, les planificateurs utiliseront les données satellitaires pour construire le réseau modernisé de routes, de ponts et de ports du XXIe siècle en se connectant aux capteurs IOT.
"Plusieurs pays en développement fusionnent les technologies émergentes (IA, automatisation, cloud, etc.) avec les données satellitaires pour aider à accélérer les projets d'infrastructure nationaux", a-t-il ajouté.
"Les données satellitaires peuvent inclure des mesures de température qui soutiennent les études sur le réchauffement climatique", a déclaré Iain Goodridge, directeur principal du marketing chez Spire Global, une société qui utilise des satellites pour fournir des données et des analyses, à Lifewire dans une interview par e-mail. Les relevés d'humidité du sol peuvent faciliter les alertes précoces de sécheresse et d'incendies de forêt, même dans les régions éloignées.
Les mêmes données météorologiques qui aident à prévoir la pluie dans l'après-midi peuvent également aider à identifier les communautés à risque de maladies infectieuses, a déclaré Goodridge.
"C'est parce que les conditions environnementales peuvent avoir un impact sur la transmission", a-t-il ajouté. "Pour tenir compte de ces facteurs, les épidémiologistes incluent parfois des données météorologiques telles que la température, l'humidité et l'indice ultraviolet dans des modèles qui prévoient la propagation des maladies."
Les données satellitaires peuvent également aider à analyser les conditions météorologiques et le risque de catastrophes naturelles pour une région lors de la planification des infrastructures, des résidences aux réseaux électriques.
La récente invention de MOSAIKS pourrait apporter les avantages des données satellitaires à davantage de personnes.
"Dans l'ensemble, l'adoption de prévisions de télédétection des résultats économiques pour éclairer la prise de décision publique en est à ses balbutiements", a déclaré Proctor."L'abondance croissante d'images satellitaires et d'algorithmes d'apprentissage automatique, cependant, est susceptible de déclencher une poussée de croissance dans les années à venir."
