Em novembro, a Amazon anunciou o sucesso de um teste com um software de machine learning e computação em um satélite, para analisar imagens capturadas da Terra e enviar somente as melhores delas. O experimento foi conduzido ao longo de 10 meses na órbita baixa do nosso planeta, para avaliar um método de maior velocidade e eficiência para clientes coletarem e analisarem diretamente dados de satélites.
Hoje, centenas de satélites monitoram nosso planeta para finalidades variadas. Por isso, eles coletam uma quantidade tão grande de dados que a transmissão fica limitada à quantidade de estações em solo e largura de banda disponível. Assim, a Amazon, a desenvolvedora Unibap e a startup italiana D-Orbit buscaram uma forma de resolver este problema.
Com a parceria, as empresas desenvolveram um software com inteligência artificial, executado diretamente em um satélite em órbita para decidir sozinho as fotos que seriam transmitidas para a Terra. O experimento foi realizado no satélite ION, da D-Orbit, e durante o procedimento, a carga útil de machine learning da Unibap processou grandes quantidades de dados espaciais a bordo do satélite.
O sistema usou algoritmos da Amazon Web Services (AWS), que analisaram em tempo real as imagens adquiridas pelo satélite. “Usar o AWS para realizar análises de dados em tempo real, em um satélite em órbita, e levar a análise diretamente aos tomadores de decisão pela nuvem, é uma mudança definitiva nas abordagens existentes para gerenciar dados espaciais”, disse Max Peterson, vice-presidente da AWS.
Durante o experimento, o software identificou com sucesso objetos de interesse, como nuvens atmosféricas e fumaça de incêndios, além de prédios e embarcações. Além disso, o software conseguiu também reduzir em mais de 40% o tamanho das imagens transmitidas para a Terra, melhorando a velocidade e eficiência da transmissão dos dados. Os experimentos seguem em andamento.
FONTE: https://canaltech.com.br/espaco/amazon-testa-software-capaz-de-escolher-imagens-de-satelite-em-tempo-real-232205/