Հիմնական տանողներ
- Արբանյակներն ամեն օր հսկայական քանակությամբ տվյալներ են փոխանցում Երկիր, սակայն տեղեկատվության վերծանումը պահանջում է գումար և փորձ:
- Հետազոտողները մշակել են մեքենայական ուսուցման նոր միջոց՝ արբանյակային տվյալները էժան և հեշտ օգտագործելու համար:
- Արբանյակային տվյալները կարող են օգտագործվել առողջությունը բարելավելու և զարգացող երկրներում համայնքների պլանավորման համար:
Արբանյակային պատկերները հետազոտելու համար մեքենայական ուսուցման օգտագործման նոր եղանակը կարող է օգնել մարդկանց ամբողջ աշխարհում:
Ավելի քան 700 պատկերազարդ արբանյակներ պտտվում են երկրի շուրջը, բայց միայն հարուստ և փորձ ունեցող կառավարություններն ու ընկերությունները կարող են մուտք ունենալ իրենց արտադրած տվյալներին: Այժմ հետազոտողները վերջերս հրապարակած հոդվածում ասացին, որ իրենք հայտնագործել են մեքենայական ուսուցման համակարգ՝ օգտագործելով էժան, հեշտ օգտագործման տեխնոլոգիա, որը կարող է արբանյակային վերլուծական հզորություն հաղորդել հետազոտողներին և կառավարություններին ամբողջ աշխարհում::
«Ճանապարհների և կամուրջների նման ենթակառուցվածքները պլանավորելու կամ պարենային օգնությունը թիրախավորելու համար մենք պետք է իմանանք, թե որտեղ են ապրում մարդիկ և որոնք են նրանց կարիքները», - Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասել է Ջոնաթան Պրոկտորը՝ թերթի համահեղինակ։. «Արբանյակային պատկերները և մեքենայական ուսուցումը կարող են օգնել չափել սոցիալ-տնտեսական պայմաններն այն վայրերում, որտեղ այլ չափումները անբավարար են»:
Աչքեր երկնքում
Պատկերապատման արբանյակների աճող նավատորմը ամեն օր մոտ 80 տերաբայթ է ուղարկում դեպի Երկիր, ասվում է հետազոտական հոդվածում: Սակայն հաճախ պատկերազարդման արբանյակները ստեղծվում են նեղ թեմաների վերաբերյալ տեղեկատվություն ստանալու համար, ինչպիսիք են քաղցրահամ ջրի մատակարարումները:
Տվյալները չեն ստացվում որպես կոկիկ, կարգավորված պատկերներ, օրինակ՝ ակնթարթային նկարներ: Փոխարենը, դրանք հում տվյալներ են, երկուական տեղեկատվության զանգված, և հետազոտողները, ովքեր մուտք են գործում տվյալներ, պետք է իմանան, թե ինչ են փնտրում:
Արբանյակային պատկերները և մեքենայական ուսուցումը կարող են օգնել չափել սոցիալ-տնտեսական պայմաններն այն վայրերում, որտեղ այլ չափումները անբավարար են:
Այդքան տերաբայթ տվյալների պահպանումը ծախսատար է: Պատկերների մեջ ներկառուցված տվյալների շերտերի թորումը պահանջում է լրացուցիչ հաշվողական ուժ և մարդկային փորձագետներ՝ դրանք վերծանելու համար:
Այս խնդիրները լուծելու համար UC Berkeley-ի հետազոտողները մշակեցին MOSAIKS-ը, որը կրճատված է Multi-Task Observation՝ օգտագործելով արբանյակային պատկերներ և խոհանոցային լվացարաններ: Այն կարող է վերլուծել հարյուրավոր փոփոխականներ, որոնք վերցված են արբանյակային տվյալներից՝ հողի և ջրի պայմաններից մինչև բնակարան, առողջություն և աղքատություն՝ ամբողջ աշխարհում: Հետազոտական փաստաթուղթը ցույց է տալիս, թե ինչպես MOSAIKS-ը կարող է կրկնօրինակվել ԱՄՆ մարդահամարի բյուրոյի կողմից պատրաստված նվազագույն ներդրումային ծախսատար հաշվետվություններով:
«Մեքենայական ուսուցման և հեռահար զոնդավորման համատեղումը կարող է օգնել մեզ վերահսկել էկոլոգիական փոփոխությունները, պլանավորել ապագա ենթակառուցվածքների զարգացումները և արձագանքել բնական աղետներին իրական ժամանակում», - ասաց թերթի համահեղինակ Էսթեր Ռոլֆը: Lifewire էլփոստի հարցազրույցում:
Օգնություն Վերևից
Արբանյակային տվյալներն արդեն առանցքային են զարգացման նախագծերի համար: Բրազիլիայի կառավարությունն օգտագործում է արբանյակից ստացված տվյալները Ամազոնիայում զարգացման նախագծերի համար, Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասել է Տիեզերական ձեռնարկությունների խորհրդի գործադիր տնօրեն Դեյվիդ Լոգսդոնը, ով ներգրավված չէր հետազոտության մեջ: ԱՄՆ-ում պլանավորողները կօգտագործեն արբանյակային տվյալները՝ օգնելու կառուցել 21-րդ դարի ճանապարհների, կամուրջների և նավահանգիստների արդիականացված ցանցը՝ միանալով IOT սենսորներին:
«Մի քանի զարգացող երկրներ միաձուլում են զարգացող տեխնոլոգիաները (AI, ավտոմատացում, ամպ և այլն) արբանյակային տվյալների հետ՝ օգնելու արագացնել ազգային ենթակառուցվածքային նախագծերը», - ավելացրեց նա:
«Արբանյակային տվյալները կարող են ներառել ջերմաստիճանի չափումներ, որոնք աջակցում են գլոբալ տաքացման ուսումնասիրություններին», - Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասաց Spire Global-ի մարքեթինգի ավագ տնօրեն Իաին Գուդրիջը, ընկերություն, որն օգտագործում է արբանյակները տվյալներ և վերլուծություններ տրամադրելու համար:Հողի խոնավության ցուցանիշները կարող են օգնել վաղ նախազգուշացումներին երաշտի և անտառային հրդեհների մասին, նույնիսկ հեռավոր վայրերում:
Նույն եղանակային տվյալները, որոնք օգնում են կանխատեսել անձրևը ցերեկը, կարող են նաև օգնել բացահայտել վարակիչ հիվանդությունների վտանգի տակ գտնվող համայնքները, ասաց Գուդրիջը:
«Դա այն պատճառով է, որ շրջակա միջավայրի պայմանները կարող են ազդել փոխանցման վրա», - ավելացրեց նա: «Այս գործոնները հաշվի առնելու համար համաճարակաբանները երբեմն ներառում են եղանակային տվյալներ, ինչպիսիք են ջերմաստիճանը, խոնավությունը և ուլտրամանուշակագույն ինդեքսի մոդելները, որոնք կանխատեսում են, թե ինչպես են տարածվում հիվանդությունները»:
Արբանյակային տվյալները կարող են նաև օգնել վերլուծել եղանակային օրինաչափությունները և տարածաշրջանի համար բնական աղետների վտանգը, երբ պլանավորում են ենթակառուցվածքները բնակելի տներից մինչև էլեկտրացանցեր:
MOSAIKS-ի վերջին գյուտը կարող է արբանյակային տվյալների առավելությունները բերել ավելի շատ մարդկանց:
«Ընդհանուր առմամբ, տնտեսական արդյունքների հեռահար կանխատեսումների կիրառումը հանրային որոշումների կայացման համար իրազեկելու համար գտնվում է սաղմնային վիճակում», - ասաց Պրոկտորը:«Այնուամենայնիվ, արբանյակային պատկերների և մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների աճող առատությունը, ամենայն հավանականությամբ, առաջիկա տարիներին աճի աճ կառաջարկի»:
