DARPA cam kết hàng triệu người sẽ lùng sục các bức ảnh vệ tinh
Giải thưởng cho Descartes Labs, một spinoff Los Alamos, là một phần trong nỗ lực của DARPA để xây dựng các hệ thống đám mây hiệu quả để xử lý khối lượng lớn dữ liệu không gian địa lý.
DARPA cam kết hàng triệu người sẽ lùng sục các bức ảnh vệ tinh
[Ảnh: lịch sự của Phòng thí nghiệm Descartes; Người dùng Flickr PK ]
TÁC GIẢ STEVEN MELENDEZ3 PHÚT ĐỌC
Một công ty khởi nghiệp ở New Mexico có tên Descartes Labs sẽ nhận được tới 7,2 triệu đô la từ Cơ quan Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến (DARPA) để giúp đưa dữ liệu không gian địa lý từ vệ tinh lên đám mây.
Hình ảnh về Trái đất, từ các bức ảnh quang học truyền thống đến hình ảnh nhiệt và ảnh chụp radar xuyên qua đám mây, ngày càng có sẵn rộng rãi từ nhiều nguồn vệ tinh. Chúng có thể được sử dụng cho tất cả mọi thứ từ phân tích những thay đổi toàn cầu trong thị trường dầu mỏ đến dự đoán nơi thiếu lương thực có thể xuất hiện trên khắp thế giới.
Vấn đề là những hình ảnh đó vẫn có thể khó sử dụng. Khối lượng lớn dữ liệu thô thuộc nhiều loại khác nhau xuất hiện mỗi ngày và thông tin đó phải được xử lý, chuẩn hóa và làm sạch để các nhà phân tích có thể sử dụng và tải lên môi trường đám mây đủ mạnh để xử lý hiệu quả.
Đối với một số phân tích này, bạn đang nói về terabyte và terabyte dữ liệu, Mark nói, CEO của Descartes Labs, Mark Johnson.
Trong giai đoạn đầu tiên, khoảng sáu tháng của dự án, Descartes Labs sẽ nhận được 2,9 triệu đô la từ DARPA để xây dựng cơ sở hạ tầng đám mây có thể được sử dụng để nhập, lưu trữ và xử lý dữ liệu không gian địa lý như một phần của DARPA gọi là chương trình Phân tích đám mây không gian địa lý của nó. . Hệ thống sẽ tích hợp tới 75 loại dữ liệu khác nhau từ nhiều nguồn khác nhau.
Nếu mọi việc suôn sẻ, giai đoạn thứ hai kéo dài sẽ thấy Descartes Labs nhận thêm 4.2 triệu đô la để hỗ trợ các tổ chức xây dựng mô hình dữ liệu và công cụ xử lý tự động trên nền tảng đám mây cho các dự án mẫu cụ thể, theo công ty.
Những người sẽ bao gồm phát hiện tình trạng thiếu lương thực tiềm năng, phát hiện xây dựng khu vực khai thác dầu và phát hiện các hoạt động đánh bắt cá bất hợp pháp, theo DARPA. Cuối cùng, cơ quan này hình dung một thị trường mở, nơi các nhà cung cấp phân tích có thể cung cấp dịch vụ, thuật toán học máy và ứng dụng tự động cho quân đội và những người dùng khác để phân tích và cắt dữ liệu theo nhiều cách khác nhau.
Ví dụ về hình ảnh quang học tiêu chuẩn của Descartes Labs đang được sử dụng để phát hiện đánh bắt cá bất hợp pháp tại Singapore. [Ảnh chụp màn hình: lịch sự của Descartes Labs]
Mục tiêu của GCA là cung cấp một nền tảng dựa trên đám mây an toàn, tự động quản lý dữ liệu và siêu dữ liệu toàn cầu đa nguồn, cho phép các nhà phân tích tập trung sự chú ý và chuyên môn của họ vào phân tích, không phải là thu thập, tổng hợp và quản lý dữ liệu, Joe nói, một đối tác trong Văn phòng Công nghệ Chiến lược của DARPA, trong một tuyên bố công bố chương trình vào mùa thu năm ngoái. Tầm nhìn dành cho các nhà cung cấp phân tích thương mại sử dụng nền tảng dữ liệu chung để phát triển và cung cấp dịch vụ của họ trong thị trường phân tích. Khung thị trường này sẽ cho phép Bộ Quốc phòng tận dụng hiệu quả hơn các dịch vụ phân tích thương mại mạnh mẽ, liên tục được làm mới.
Xử lý hiệu quả hơn có thể giúp phân tích của con người về một số loại hình ảnh thực tế hơn bằng cách lọc ra các dữ liệu không liên quan, Johnson nói.
Nếu anh ấy phải xem hàng chục ngàn hình ảnh, đó là một quá trình thực sự tốn kém, anh ấy nói. Đây thực sự là về việc tăng cường chúng bằng trí thông minh của máy.
ĐÂY LÀ THỜI GIAN KHỞI ĐỘNG
Descartes Labs, được thành lập từ Phòng thí nghiệm quốc gia Los Alamos năm 2015, sẽ không phải là công ty duy nhất xây dựng một hệ thống đám mây như một phần của dự án DARPA. BAE Systems, một nhà thầu quốc phòng đã thực hiện các công việc không gian địa lý khác trong quá khứ, cũng đang xây dựng cơ sở hạ tầng của riêng mình với kinh phí DARPA trị giá 2 triệu đô la.
Jonathan Heinsius, tổng giám đốc và giám đốc chương trình không gian địa lý cho biết, các công ty khác sẽ làm việc về mua sắm và xử lý dữ liệu để sử dụng trong các hệ thống đám mây: GeoNorth Information Systems , có trụ sở tại Neo GeoNorth.
Chúng tôi có thể bình thường hóa dữ liệu đó, vì vậy, nếu bạn có, ví dụ, một số hình ảnh trên một khu vực nhất định được thu thập theo các thời điểm khác nhau, sẽ có những đặc điểm khác nhau đối với dữ liệu đó, ông nói. Nếu bạn chạy phần mềm chống lại điều đó, bạn có thể bình thường hóa nó để nó trông giống như một bức tranh khảm trực quan nhất quán và liền mạch.
Dự án DARPA được đưa ra khi cơ sở quân sự nói chung dường như quan tâm nhiều hơn đến việc sử dụng máy học để xử lý dữ liệu trực quan. Một hoạt động nghiên cứu của Lầu Năm Góc gây tranh cãi có tên Project Maven , liên quan đến việc phân tích ảnh máy bay không người lái và hình ảnh chiến trường khác, đã thu hút sự tham gia của các công ty công nghệ như Google, cuối cùng cho biết họ sẽ để hợp đồng hết hạn trong bối cảnh các nhân viên phản đối và từ chức.
DARPA cũng đã ủng hộ các dự án học máy khác, bao gồm cả nỗ lực thúc đẩy AI có thể giải thích được bằng các quy trình ra quyết định mà con người dễ hiểu. Cơ quan này đã công bố vào tuần trước rằng họ có kế hoạch đầu tư hơn 2 tỷ đô la vào các dự án AI trong những năm tới và các dự án nghiên cứu như chương trình Phân tích đám mây không gian địa lý dường như đang tiến triển nhanh chóng.
Một trong những điều tôi yêu thích ở dự án này là nó đang chuyển sang thời gian khởi nghiệp, ông nói.
DARPA cam kết hàng triệu người sẽ lùng sục các bức ảnh vệ tinh
[Ảnh: lịch sự của Phòng thí nghiệm Descartes; Người dùng Flickr PK ]
TÁC GIẢ STEVEN MELENDEZ3 PHÚT ĐỌC
Một công ty khởi nghiệp ở New Mexico có tên Descartes Labs sẽ nhận được tới 7,2 triệu đô la từ Cơ quan Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến (DARPA) để giúp đưa dữ liệu không gian địa lý từ vệ tinh lên đám mây.
Hình ảnh về Trái đất, từ các bức ảnh quang học truyền thống đến hình ảnh nhiệt và ảnh chụp radar xuyên qua đám mây, ngày càng có sẵn rộng rãi từ nhiều nguồn vệ tinh. Chúng có thể được sử dụng cho tất cả mọi thứ từ phân tích những thay đổi toàn cầu trong thị trường dầu mỏ đến dự đoán nơi thiếu lương thực có thể xuất hiện trên khắp thế giới.
Vấn đề là những hình ảnh đó vẫn có thể khó sử dụng. Khối lượng lớn dữ liệu thô thuộc nhiều loại khác nhau xuất hiện mỗi ngày và thông tin đó phải được xử lý, chuẩn hóa và làm sạch để các nhà phân tích có thể sử dụng và tải lên môi trường đám mây đủ mạnh để xử lý hiệu quả.
Đối với một số phân tích này, bạn đang nói về terabyte và terabyte dữ liệu, Mark nói, CEO của Descartes Labs, Mark Johnson.
Trong giai đoạn đầu tiên, khoảng sáu tháng của dự án, Descartes Labs sẽ nhận được 2,9 triệu đô la từ DARPA để xây dựng cơ sở hạ tầng đám mây có thể được sử dụng để nhập, lưu trữ và xử lý dữ liệu không gian địa lý như một phần của DARPA gọi là chương trình Phân tích đám mây không gian địa lý của nó. . Hệ thống sẽ tích hợp tới 75 loại dữ liệu khác nhau từ nhiều nguồn khác nhau.
Nếu mọi việc suôn sẻ, giai đoạn thứ hai kéo dài sẽ thấy Descartes Labs nhận thêm 4.2 triệu đô la để hỗ trợ các tổ chức xây dựng mô hình dữ liệu và công cụ xử lý tự động trên nền tảng đám mây cho các dự án mẫu cụ thể, theo công ty.
Những người sẽ bao gồm phát hiện tình trạng thiếu lương thực tiềm năng, phát hiện xây dựng khu vực khai thác dầu và phát hiện các hoạt động đánh bắt cá bất hợp pháp, theo DARPA. Cuối cùng, cơ quan này hình dung một thị trường mở, nơi các nhà cung cấp phân tích có thể cung cấp dịch vụ, thuật toán học máy và ứng dụng tự động cho quân đội và những người dùng khác để phân tích và cắt dữ liệu theo nhiều cách khác nhau.
Ví dụ về hình ảnh quang học tiêu chuẩn của Descartes Labs đang được sử dụng để phát hiện đánh bắt cá bất hợp pháp tại Singapore. [Ảnh chụp màn hình: lịch sự của Descartes Labs]
Mục tiêu của GCA là cung cấp một nền tảng dựa trên đám mây an toàn, tự động quản lý dữ liệu và siêu dữ liệu toàn cầu đa nguồn, cho phép các nhà phân tích tập trung sự chú ý và chuyên môn của họ vào phân tích, không phải là thu thập, tổng hợp và quản lý dữ liệu, Joe nói, một đối tác trong Văn phòng Công nghệ Chiến lược của DARPA, trong một tuyên bố công bố chương trình vào mùa thu năm ngoái. Tầm nhìn dành cho các nhà cung cấp phân tích thương mại sử dụng nền tảng dữ liệu chung để phát triển và cung cấp dịch vụ của họ trong thị trường phân tích. Khung thị trường này sẽ cho phép Bộ Quốc phòng tận dụng hiệu quả hơn các dịch vụ phân tích thương mại mạnh mẽ, liên tục được làm mới.
Xử lý hiệu quả hơn có thể giúp phân tích của con người về một số loại hình ảnh thực tế hơn bằng cách lọc ra các dữ liệu không liên quan, Johnson nói.
Nếu anh ấy phải xem hàng chục ngàn hình ảnh, đó là một quá trình thực sự tốn kém, anh ấy nói. Đây thực sự là về việc tăng cường chúng bằng trí thông minh của máy.
ĐÂY LÀ THỜI GIAN KHỞI ĐỘNG
Descartes Labs, được thành lập từ Phòng thí nghiệm quốc gia Los Alamos năm 2015, sẽ không phải là công ty duy nhất xây dựng một hệ thống đám mây như một phần của dự án DARPA. BAE Systems, một nhà thầu quốc phòng đã thực hiện các công việc không gian địa lý khác trong quá khứ, cũng đang xây dựng cơ sở hạ tầng của riêng mình với kinh phí DARPA trị giá 2 triệu đô la.
Jonathan Heinsius, tổng giám đốc và giám đốc chương trình không gian địa lý cho biết, các công ty khác sẽ làm việc về mua sắm và xử lý dữ liệu để sử dụng trong các hệ thống đám mây: GeoNorth Information Systems , có trụ sở tại Neo GeoNorth.
Chúng tôi có thể bình thường hóa dữ liệu đó, vì vậy, nếu bạn có, ví dụ, một số hình ảnh trên một khu vực nhất định được thu thập theo các thời điểm khác nhau, sẽ có những đặc điểm khác nhau đối với dữ liệu đó, ông nói. Nếu bạn chạy phần mềm chống lại điều đó, bạn có thể bình thường hóa nó để nó trông giống như một bức tranh khảm trực quan nhất quán và liền mạch.
Dự án DARPA được đưa ra khi cơ sở quân sự nói chung dường như quan tâm nhiều hơn đến việc sử dụng máy học để xử lý dữ liệu trực quan. Một hoạt động nghiên cứu của Lầu Năm Góc gây tranh cãi có tên Project Maven , liên quan đến việc phân tích ảnh máy bay không người lái và hình ảnh chiến trường khác, đã thu hút sự tham gia của các công ty công nghệ như Google, cuối cùng cho biết họ sẽ để hợp đồng hết hạn trong bối cảnh các nhân viên phản đối và từ chức.
DARPA cũng đã ủng hộ các dự án học máy khác, bao gồm cả nỗ lực thúc đẩy AI có thể giải thích được bằng các quy trình ra quyết định mà con người dễ hiểu. Cơ quan này đã công bố vào tuần trước rằng họ có kế hoạch đầu tư hơn 2 tỷ đô la vào các dự án AI trong những năm tới và các dự án nghiên cứu như chương trình Phân tích đám mây không gian địa lý dường như đang tiến triển nhanh chóng.
Một trong những điều tôi yêu thích ở dự án này là nó đang chuyển sang thời gian khởi nghiệp, ông nói.
Nhận xét
Đăng nhận xét