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Amazon e la CIA vogliono insegnare all'IA a guardare dallo spazio
Perché i computer non possono guardare la Terra dall'alto e mappare automaticamente le nostre strade, edifici e discariche? L'operatore satellitare DigitalGlobe sta collaborando con Amazon, il braccio di rischio della CIA, e il produttore di chip Nvidia per cercare di realizzarlo.
In un progetto congiunto, DigitalGlobe ha rilasciato oggi immagini satellitari che ritraggono l'intera Rio de Janeiro con una risoluzione di 50 centimetri. I contorni di 200.000 edifici all'interno dei circa 1.900 chilometri quadrati della città sono stati segnati manualmente sulle foto. Il set di dati SpaceNet, come viene chiamato, ha lo scopo di stimolare gli sforzi per addestrare algoritmi di apprendimento automatico per interpretare da soli le foto satellitari ad alta risoluzione.
DigitalGlobe afferma che il set di dati di SpaceNet alla fine dovrebbe includere immagini ad alta risoluzione di mezzo milione di chilometri quadrati di Terra e che aggiungerà annotazioni oltre ai soli edifici. I dati di DigitalGlobe sono molto più dettagliati dei dati satellitari pubblicamente disponibili come quelli della NASA, che in genere hanno una risoluzione di decine di metri. Amazon renderà disponibili i dati di SpaceNet tramite il suo servizio di cloud computing. Nvidia fornirà strumenti per aiutare i ricercatori di apprendimento automatico a formare e testare algoritmi sui dati e CosmiQ funziona , anche una divisione del braccio di rischio della CIA In-Q-Tel focalizzata sullo spazio, sostiene il progetto.
Il software verrà addestrato per etichettare gli edifici nelle immagini satellitari utilizzando un set di dati di immagini come questo.
Abbiamo bisogno di sviluppare nuovi algoritmi per questi dati, afferma Tony Frazier, vicepresidente senior di DigitalGlobe. L'azienda gestisce quattro satelliti di imaging e fornisce dati alle agenzie di intelligence statunitensi, alle agenzie umanitarie e ad altre organizzazioni che oggi si affidano principalmente agli esseri umani per estrarre i dati dalle immagini.
Frazier afferma che dovrebbe essere possibile addestrare software per fare cose come mappare le strade e gli edifici delle baraccopoli, tenere traccia dei cambiamenti alle infrastrutture urbane come panchine e segnali di stop e misurare i materiali utilizzati nei tetti e in altre strutture. Questo tipo di informazioni potrebbe essere commercialmente prezioso e aiutare a informare i programmi sanitari e di aiuto, afferma.
Mark Johnson, amministratore delegato di Laboratori di Cartesio , una startup che prevede i raccolti dalle immagini satellitari pubbliche, afferma che i nuovi dati dovrebbero essere i benvenuti alle startup e ai ricercatori. Le potenziali applicazioni potrebbero includere la stima della produzione economica dell'attività nelle aree urbane o la guida delle amministrazioni cittadine su come migliorare servizi come la raccolta dei rifiuti, afferma.
SpaceNet è modellato su ImageNet, una raccolta di 1 milione di foto etichettate che ha sostenuto per anni la ricerca sul riconoscimento delle immagini, compresi i recenti, enormi salti nella sua precisione (vedi La tecnica rivoluzionaria che ha cambiato silenziosamente la visione artificiale per sempre). Aziende come Google e Facebook utilizzano una tecnologia di riconoscimento delle immagini basata su idee testate per la prima volta su ImageNet.