Резидент ИНТЦ «Сириус» компания SR Data запустила в промышленную эксплуатацию облачный сервис, который позволяет приобретать, анализировать при помощи искусственного интеллекта и хранить космические снимки. Об этом рассказал основатель компании, выпускник Московского авиационного института Игорь Кожелин.
Потребность в анализе данных из космоса год от года растет. Устойчивый спрос к ним проявляет сельское и лесное хозяйство, добывающая и строительная промышленность, банковский сектор.
Аграриям снимки из космоса помогают дешевле узнать, что происходит на полях, оперативно отслеживать появление вредителей и болезней. Лесным хозяйствам — оперативно предупреждать незаконную вырубку, нефтедобывающим компаниям — снизить экологические риски. Строители получают легкий и дешевый способ мониторить объекты в труднодоступной, например арктической, зоне, а банки — следить за целевым расходованием инвестиций. Где бы ни находились объекты контроля — в Москве, Сибири, на жарком юге или арктическом севере — спутниковые фотоснимки стоят одинаково недорого.
«На протяжении многих лет люди заказывали снимки из космоса в ручном формате, через электронную почту. Сначала высылали коммерческие предложения, запросы, потом заключали соглашение, после чего клиент получал снимок. По нашим расчетам в среднем, в зависимости от уровня клиента, приходилось писать от 4 до 20 электронных писем, а сам процесс занимал от одной недели до двух месяцев. Но спрос на спутниковые данные растет, растет и количество данных, возникла потребность автоматизировать этот процесс. И первое решение, которое мы выработали с командой, — это создание сервиса по быстрому и удобному заказу спутниковых снимков. Он избавляет клиента от необходимости заключать договор с компанией — владельцем спутников. Все, что ему нужно, — это зайти на платформу, указать нужные параметры, посмотреть наиболее подходящие снимки, там же происходит автоматический расчет снимков, оплата и заключение соглашения о получении космических данных. В среднем это занимает не больше пяти минут. Все так же просто и доступно, как в интернет-магазинах типа Wildberries или Ozon», — рассказал генеральный директор SR Data, выпускник МАИ Игорь Кожелин.
Однако быстрое и удобное приобретение космических снимков — это только первый шаг. Ручной анализ снимков малоэффективен, занимает много времени и труда, сильно подвержен воздействию человеческого фактора. Поэтому с самого начала SR Data ориентировались на создание удобного механизма анализа снимков при помощи искусственного интеллекта.
«Сначала мы пытались создать одну единую нейросеть, которая могла бы работать с определенным разрешением, но оказалось, что невозможно сделать нейросеть, которая бы идеально работала со всеми видами объектов. Например, она хорошо распознает либо леса, либо поля. Одинаково и то, и другое распознавать в рамках нейросети не получается. Поэтому мы пошли по пути создания нескольких специализированных нейросетей под различные отрасли и задачи. Одну — для сельского хозяйства, вторую — для лесного хозяйства, третью — для строительной индустрии. Сейчас у нас суммарно пять работающих нейросетей, но мы ведем активную работу по доработке, созданию новой нейросети по аэрофотосъемкам. За пять часов такая нейросеть способна обработать снимки до двух тысяч квадратных километров площадей», — сообщил Игорь Кожелин.
В этом месяце запущен в промышленную эксплуатацию последний элемент сервиса — облачное хранилище SR Data Cloud, который позволяет замкнуть весь процесс хранения и обработки спутниковых снимков в одной среде и иметь доступ к ней с любого компьютера в любой точке земного шара.
Но SR Data на этом не останавливаются. В будущем платформу планируют оснастить сервисом по приобретению и анализу аэрофотоснимков.
«Аэрофотоснимки имеют в разы лучшее разрешение, чем спутниковые, поэтому аэрофотосъемка позволяет более детально анализировать местность. Возьмем, например, утечку из нефтепровода. Небольшое пятно с космического снимка заметить трудно, а с помощью аэрофотосъемки — легко. Она лучше подходит для составления кадастровых карт, снимки получаются точнее и лучше. Или, например, новые жилищные комплексы. Они, как правило, занимают небольшую площадь, и по ним требуется более детальная аналитика», — отметил Игорь Кожелин.
Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
