На протяжении десятилетий спутники дистанционного зондирования Земли являются одним из самых экономически выгодных способов получения геопространственных данных, поскольку космическая съёмка позволяет получать оперативную и всеобъемлющую информацию практически о любой интересующей территории.
Оснащенные оборудованием для мониторинга поверхности планеты, они используются во многих сферах человеческой деятельности и решают различные государственные, научные и бизнес-задачи.
Следящий шаг в развитии ДЗЗ – создание аппаратов, способных распознавать, что они видят, то есть идентифицировать объекты и происходящие процессы, с помощью машинного обучения. Благодаря такому подходу спутники станут намного более эффективными, поскольку смогут самостоятельно решать качественное изображение или нет, стоит ли отправлять его на Землю или удалить, сэкономить при этом время, предоставив наиболее актуальные данные.
В Европейском космическом агентстве (ESA) уже продемонстрировали преимущества искусственного интеллекта на борту ДЗЗ — спутник научили обнаруживать изображения, заполненные облачным покровом, и отбрасывать их. Однако останавливаться на этом в агентстве не намерены, поэтому объявили конкурс «Кейс OPS-SAT» на создание программного обеспечения, способного «обучить» спутники точно идентифицировать дополнительный набор фрагментов изображений. Победитель получит уникальную возможность загрузить свое решение на наноспутник ЕКА OPS-SAT и протестировать его в орбита.
Перед командами встанет непростая задача - с помощью 26 полноразмерных снимков, полученных OPS-SAT CubeSat, включая кадры размером 200×200 пикселей, идентифицированных по одной из восьми различных классификаций (снег, облака, природа, река, горы, вода, поля или лед), создать систему искусственного интеллекта, способную формировать концепцию на основе приведенных примеров. Предложенное решение должно будет точно идентифицировать объект по фрагментам изображений. Сложность заключается в том, чтобы добиться этого с помощью относительно небольшого набора примеров, которые предоставит агентство. Кроме того, задача имеет множество ограничений, соответствующих реальным условиям работы в космосе.
Решение будет протестировано на миссии ESA OPS-SAT, запущенной в 2019 году как летающая лаборатория программного обеспечения, которая также является функционирующим спутником наблюдения Земли. Несмотря на то, что спутник класса CubeSat меньше обувной коробки и имеет размеры всего 30x10x10 см, в нем находится экспериментальный компьютер, который в 10 раз мощнее, чем любой из предыдущих ESA. Набор данных, который получат команды, будет состоять из необработанных изображений с устройства формирования изображений OPS-SAT, включая плитки с аннотациями.
Отмечается, что командам не придется разрабатывать модель программного обеспечения, потому что она уже представлена в виде нейронной сети на борту спутника. Что им нужно сделать, так это разработать способ обучения этой нейронной сети, чтобы она могла научиться эффективно классифицировать фрагменты изображений. То есть найти способ представить данные так, чтобы нейросеть адаптировалась наилучшим образом.