Прошлая неделя в дистанционном зондировании Земли: 4 марта 2025 г.

ИИ для прогнозирования погоды, Земля с Луны и многое другое.

Добро пожаловать в новый выпуск рубрики «Прошлая неделя в ДЗЗ», в котором кратко изложены основные события в отрасли за прошедшую неделю, а также представлен эксклюзивный анализ и идеи от TerraWatch.

💰 О деньгах: финансирование, контракты и сделки

Финансирование

· Базирующаяся в ЮАР компания Array Labs, специализирующаяся на спутниковой 3D-визуализации, получила нераскрытые инвестиции от инвестора в оборонные технологии In-Q-Tel;

· Компания Floodbase, поставщик параметрических решений на основе ДЗЗ, привлек $5 млн инвестиций для ускорения разработки программ страхования от наводнений;

· Индийский стартап SAR Sisir Radar привлек $1,5 млн с целью запуска спутника SAR L-диапазона с самым высоким в мире разрешением к концу 2026 года;

Контракты

· Поставщик погодных решений Weather Stream получил контракт на сумму 2 миллиона долларов от Управления военно-морских исследований (ONR) на разработку мультимодельной платформы для дистанционного зондирования окружающей среды;

· Индийское агентство по коммерциализации космоса IN-SPACe выбрало стартапы, включая Suhora, Pier Sight, Kawa Space и ClimaCrew, для проектов в морском секторе;

· Компания BlackSky выиграла многомиллионный контракт от Defense Innovation Unit, для которого построит и запустит спутник высокого разрешения Gen-3;

📈 Стратегические вопросы: партнерство и анонсы

Объявления

· Японская IT-компания NTT Data объявила о разработке спутниковой системы высокого разрешения для высокочастотной 3D-визуализации в рамках совместного предприятия Pasco Group и Canon;

· Компания Kapta Space выходит из режима малозаметности с планами запуска радиолокационных спутников с технологией метаповерхностной антенны для непрерывного сопровождения целей с орбиты;

· Компания Planet объявила о расширении отношений с агрохимической фирмой Bayer в рамках многолетнего лицензионного соглашения с предприятием;

· Компания Esri в партнерстве со SkyWatch запустила Content Store for ArcGIS, новое веб-приложение, которое упрощает процесс покупки и интеграции коммерческих спутниковых снимков;

· Европейское метеорологическое агентство ECMWF ввело в действие свою модель погоды на основе искусственного интеллекта, работающую бок о бок с традиционной моделью погоды, основанной на физике.

Мое мнение: я думаю, что традиционные модели погоды, основанные на физике, дополняют модели погоды на основе искусственного интеллекта - по крайней мере, до тех пор, пока мы не сможем заполнить глобальные пробелы в данных и/или не получим возможность ассимилировать наблюдения в реальном времени. Таким образом, мы не должны думать об этом как о вопросе «или-или».

🗞️ Интересные материалы: еще новости

· Более 800 сотрудников NOAA были уволены, что может повлиять на прогнозирование погоды в США и во всем мире;

· Сингапур выдвинул инициативу ДЗЗ, направленную на решение проблем Азиатско-Тихоокеанского региона, таких как качество продовольствия и воды, мониторинг стихийных бедствий и болезней, а также лесное хозяйство и управление земельными ресурсами;

· Ожидается, что ОАЭ запустят спутник SAR производства южнокорейской фирмы Satrec Initiative;

· Китай запустил пару спутников SuperView Neo-1, способных предоставлять снимки с высоким разрешением (30 см);

· Австралийский спутник Kanyini, который включает в себя гиперспектральным тепловизором изображений и датчик IoT, успешно передал свои первые изображения из космоса.

🔗 Материалы, достойные клика: ознакомьтесь

· Эта статья о спутниках ДЗЗ, летающих на очень низких околоземных орбитах;

· В этой статье утверждается, что спутниковые снимки являются особой модальностью в исследованиях машинного обучения;

· Это глубокое погружение в глобальные гражданские программы, бюджеты и тенденции ДЗЗ.

Одна тема для обсуждения

Эксклюзивный анализ и идеи от TerraWatch

ИИ для прогнозирования погоды

В мире погоды происходит тихая революция, основанная на искусственном интеллекте. Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды представил систему прогнозирования с искусственным интеллектом (AIFS)- модель комплексного прогнозирования погоды на основе данных, аналогичную разработкам Google, Huawei и NVIDIA.
Итак, что в этом особенного? Для начала немного основ.

Контекст

Модели прогнозирования погоды можно разделить на две – детерминированную и ансамблевую.

Детерминированные модели

Детерминистические модели предоставляют единый прогноз, основанный на заданном наборе начальных условий атмосферы, для конкретного места и времени - по сути, "лучший прогноз" в рамках законов физики. Они отлично подходят для краткосрочных и среднесрочных прогнозов (7 дней).

В то время как детерминированные модели могут быть действительно точными из-за возможности прогнозирования с высоким разрешением в лучшем случае, они также могут быть далеки от истины, особенно из-за диапазона возможных состояний атмосферы и неопределенностей, связанных с их «угадыванием».

Модели ансамбля

Ансамбли запускают множество симуляций, учитывающих всю неопределенность начальных условий атмосферы и, следовательно, дают несколько возможных результатов. Они отлично подходят для среднесрочных и долгосрочных прогнозов (до 2 недель), особенно для сравнения результатов.

Ансамблевые модели (например, AIFS от ECMWF) по своей сути являются вероятностными - если 90% результатов предсказывают сильный дождь, существует высокая степень доверия к прогнозу. Аналогичным образом, даже если только 10% результатов предсказывают шторм, это может способствовать развитию систем раннего предупреждения и поддержке управления стихийными бедствиями.

Почему AIFS ECMWF имеет большое значение?

Искусственный интеллект и прогнозирование погоды — это действительно союз, созданный в атмосфере. С заданным набором данных и граничных условий модель ИИ способна генерировать от сотен до тысяч симуляций, которые могут помочь нам предсказать катастрофу, которую мы, возможно, пропустили раньше. Это особенно важно для планов адаптации к изменению климата, учитывая рост частоты и/или интенсивности стихийных бедствий. Я воодушевлен возможностью создания более совершенных систем раннего предупреждения на глобальном Юге, который больше всего страдает из-за отсутствия метеорологической инфраструктуры, которая медленно заполняется все большим количеством метеорологических спутников.

Кроме того, здорово видеть, как организация государственного сектора идет в ногу с достижениями частного сектора и постоянно внедряет инновации. Это принципиально важно, поскольку я считаю, что погода является общественным благом (бесплатным/открытым) и всегда должна быть таковой.
Наконец, удивительно, что модель и ее исходный код будут с открытым исходным кодом. Это означает, что любой человек в метеорологическом сообществе может использовать модель AIFS и определять сильные и слабые стороны, чтобы прогнозы становились лучше.