Descartes Labs hợp tác ảnh với Airbus
[vc_row][vc_column][vc_single_image image=”8217″ img_size=”large”][vc_column_text]Descartes Labs, một công ty khởi nghiệp tập trung vào việc áp dụng học máy vào bộ dữ liệu không gian địa lý, vào ngày 15 tháng 8 đã công bố quan hệ đối tác với Airbus để có được hình ảnh toàn cầu có độ phân giải cao. Vào cùng thời điểm, công ty khởi nghiệp Santa Fe, New Mexico đã thông báo họ đã hoàn thành thử nghiệm bản beta của nền tảng Labs Descartes, một “bộ lọc dữ liệu dựa trên đám mây” và thêm dữ liệu thời tiết.
Phòng thí nghiệm Descartes bắt đầu thử nghiệm beta cách đây 15 tháng với một thư viện bao gồm hình ảnh trái đất từ của NASA Landsat và Sentinel của cơ quan vũ trụ Châu Âu (European Space Agency). Việc thêm toàn bộ danh mục bản đồ cơ sở toàn cầu Airbus OneAtlas (Airbus OneAtlas global Basemap) cho phép người dùng xây dựng mô hình học máy của riêng họ trực tiếp trên dữ liệu OneAtlas của Airbus ở quy mô lớn – Mark Johnson, giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Descartes Labs, cho biết qua email. “Chúng tôi đã nhập tất cả dữ liệu Airbus OneAtlas vào nền tảng của mình để khách hàng không cần biết hoặc kiểm tra các khu vực cụ thể. Họ có thể tìm kiếm tín hiệu trên khắp hành tinh”.
Dữ liệu Airbus có độ phân giải 1.5 mét trên toàn cầu và 50 cm đối với 2.600 thành phố lớn nhất.
Descartes Labs đã thêm dữ liệu thời tiết vào nền tảng dữ liệu không gian địa lý của họ vì thông tin đó rất “quan trọng trong việc hiểu và theo dõi các điều kiện thời tiết ảnh hưởng đến sức khỏe thực vật, sự vận chuyển hàng hóa trên khắp hành tinh và tình trạng của đường ống năng lượng”. Johnson bổ sung thêm
Đối với các nhà phân tích không gian địa lý, không chỉ đơn giản là phát hiện sự thay đổi đã xảy ra mà còn tạo ra các mô hình có thể dự đoán sự thay đổi hoặc các sự kiện trong tương lai. Điều đó đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu và khả năng tính toán lớn.
Descartes Labs đã xử lý hơn 11 petabyte dữ liệu nén trong nền tảng của nó. Công ty xử lý thêm 9 terabyte hàng ngày, Johnson cho biết.
“Bộ lọc dữ liệu của chúng tôi thu thập dữ liệu thô, làm sạch dữ liệu, kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau và thêm các công cụ để phân tích dễ dàng hơn, khi khách hàng sử dụng, họ có thể thử nghiệm và xây dựng mô hình ngay lập tức trên nền tảng của chúng tôi”. Ông nói thêm. “Đó là điều phân biệt chúng tôi với các công ty phân tích và vệ tinh thuần túy.”
Nguồn Debra Werner
[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]