GomSpace и Neuraspace сотрудничают в области предотвращения столкновений спутников
Компания GomSpace, производитель малых спутников из Дании, объявила о планах интеграции инструментов управления космическим движением (space traffic management, STM) от португальской Neuraspace в свою платформу управления спутниками, чтобы повысить безопасность работы на орбите.
Партнерство объединяет возможности Neuraspace по отслеживанию спутников с использованием искусственного интеллекта с платформой Hands-Off Operations Platform (HOOP) от GomSpace, предназначенной для автоматизации управления спутниками — от подготовки к запуску до вывода из эксплуатации.
Neuraspace использует данные из открытых каталогов, сотрудничает с поставщиками наземных телескопов и применяет собственную сенсорную инфраструктуру для предоставления информации об орбитах спутников в режиме реального времени.
Пользователи HOOP будут получать автоматические предупреждения о сближениях и рекомендации по оптимальным уклоняющим маневрам в рамках услуги от GomSpace.
По мере роста числа спутников на орбите Земли — в первую очередь за счет мегагруппировок вроде Starlink — возрастает риск столкновений и образования космического мусора. Это может привести к сценарию синдрома Кесслера — цепной реакции столкновений, делающей околоземную орбиту непригодной для использования.
Сейчас на рынок вышло множество STM-стартапов, стремящихся решить эти проблемы — от провайдеров наземных датчиков, вроде Leolabs, до NorthStar Earth & Space, разрабатывающей систему отслеживания спутников на орбите.
Согласно Neuraspace, их подход с ИИ, использующий данные из разных источников, позволяет сократить время анализа сближений до менее чем одного часа — в отличие от нескольких часов, которые требуются при традиционных методах.
Источник
#ИИ #SSA #дания #португалия
Компания GomSpace, производитель малых спутников из Дании, объявила о планах интеграции инструментов управления космическим движением (space traffic management, STM) от португальской Neuraspace в свою платформу управления спутниками, чтобы повысить безопасность работы на орбите.
Партнерство объединяет возможности Neuraspace по отслеживанию спутников с использованием искусственного интеллекта с платформой Hands-Off Operations Platform (HOOP) от GomSpace, предназначенной для автоматизации управления спутниками — от подготовки к запуску до вывода из эксплуатации.
Neuraspace использует данные из открытых каталогов, сотрудничает с поставщиками наземных телескопов и применяет собственную сенсорную инфраструктуру для предоставления информации об орбитах спутников в режиме реального времени.
Пользователи HOOP будут получать автоматические предупреждения о сближениях и рекомендации по оптимальным уклоняющим маневрам в рамках услуги от GomSpace.
По мере роста числа спутников на орбите Земли — в первую очередь за счет мегагруппировок вроде Starlink — возрастает риск столкновений и образования космического мусора. Это может привести к сценарию синдрома Кесслера — цепной реакции столкновений, делающей околоземную орбиту непригодной для использования.
Сейчас на рынок вышло множество STM-стартапов, стремящихся решить эти проблемы — от провайдеров наземных датчиков, вроде Leolabs, до NorthStar Earth & Space, разрабатывающей систему отслеживания спутников на орбите.
Согласно Neuraspace, их подход с ИИ, использующий данные из разных источников, позволяет сократить время анализа сближений до менее чем одного часа — в отличие от нескольких часов, которые требуются при традиционных методах.
Источник
#ИИ #SSA #дания #португалия
👍2
Aitech представила IQSat — пикоспутник для приложений искусственного интеллекта
Aitech Systems (шт. Калифорния, США), известная своей электроникой для военных и аэрокосмических задач, объявила о планах запуска пикоспутника IQSat, предназначенного для приложений с использованием искусственного интеллекта (ИИ).
IQSat оснащен аналитической платформой Intuidex Watchman for Space, которая использует ИИ и алгоритмы машинного обучения для задач наземной разведки и наблюдения, а также ситуационной осведомленности в космическом пространстве.
По замыслу разработчиков, группировки спутников IQSat смогут, например, обнаруживать космический мусор, наблюдать за деятельностью на Земле или отслеживать радиосигналы.
Клиенты смогут начать проектировать миссии с использованием IQSat в четвертом квартале нынешнего года. В дополнение к стандартным компонентам COTS (commercial-off-the-shelf), предлагаются опции по электродвигательной установке и радиосвязи.
По словам Пратиша Шаха (Pratish Shah), генерального менеджера Aitech в США, к компании уже обратились клиенты, заинтересованные в использовании IQSat для военных, научных и коммерческих целей. До официального анонса некий неназванный заказчик начал совместную работу с Aitech над созданием группировки из сотен IQSat. Первые спутники, размером 10 × 10 × 30 см, должны быть запущены в первом квартале 2026 года.
📸 Художественное изображение спутника IQSat компании Aitech Systems.
Источник
#США #ИИ
Aitech Systems (шт. Калифорния, США), известная своей электроникой для военных и аэрокосмических задач, объявила о планах запуска пикоспутника IQSat, предназначенного для приложений с использованием искусственного интеллекта (ИИ).
IQSat оснащен аналитической платформой Intuidex Watchman for Space, которая использует ИИ и алгоритмы машинного обучения для задач наземной разведки и наблюдения, а также ситуационной осведомленности в космическом пространстве.
По замыслу разработчиков, группировки спутников IQSat смогут, например, обнаруживать космический мусор, наблюдать за деятельностью на Земле или отслеживать радиосигналы.
Клиенты смогут начать проектировать миссии с использованием IQSat в четвертом квартале нынешнего года. В дополнение к стандартным компонентам COTS (commercial-off-the-shelf), предлагаются опции по электродвигательной установке и радиосвязи.
По словам Пратиша Шаха (Pratish Shah), генерального менеджера Aitech в США, к компании уже обратились клиенты, заинтересованные в использовании IQSat для военных, научных и коммерческих целей. До официального анонса некий неназванный заказчик начал совместную работу с Aitech над созданием группировки из сотен IQSat. Первые спутники, размером 10 × 10 × 30 см, должны быть запущены в первом квартале 2026 года.
📸 Художественное изображение спутника IQSat компании Aitech Systems.
Источник
#США #ИИ
👍3🤔1😢1
Самарский студент разработал проект первой в России наноспутниковой платформы с искусственным интеллектом на борту
Студент Самарского университета им. Королёва Вадим Игнатьев разработал проект первой в России наноспутниковой платформы, на базе которой можно будет создавать наноспутники формата "кубсат" с искусственным интеллектом на борту. Специальная нейросеть, работающая на микрокомпьютере, будет прямо на орбите анализировать и обрабатывать получаемые спутником данные, что позволит в несколько раз ускорить передачу информации на Землю за счет эффективного сжатия данных.
Платформа получила название "Фаэтон". Она похожа на космический конструктор — состоит из набора стандартизированных компонентов, модулей, программного обеспечения и систем, позволяющих легко интегрировать полезную нагрузку и оперативно создавать наноспутники под требования заказчика. Размерность наноспутников на платформе "Фаэтон" предусмотрена стандартная – 3U, то есть три "юнита" ("кубика"). Общие габариты такого спутника – 10х10х34 см. Под полезную нагрузку отводится до половины внутреннего объема аппарата.
"Цель этого проекта — предложить университетам и научным учреждениям, нуждающимся в создании своего наноспутника, более современную и эффективную наноспутниковую платформу, позволяющую быстро, в сжатые сроки, собрать космический аппарат необходимой конфигурации согласно требованиям заказчика. Новая платформа позволяет значительно расширить типы и размеры устанавливаемой полезной нагрузки, решить проблему низкой энергоэффективности наноспутников, ускорить передачу данных на Землю и увеличить срок активного существования аппарата на орбите. Одной из отличительных характеристик платформы является использование нейросетей, ранее они на отечественных наноспутниках не применялись. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для обработки и сжатия данных на борту обеспечит гибкость и оперативность при обработке, хранении и передаче информации с полезной нагрузки", — рассказал автор проекта Вадим Игнатьев.
По его словам, если, например, на спутнике в качестве целевой аппаратуры будет установлен оптико-электронный комплекс дистанционного зондирования Земли, то нейросетевой анализ полученных снимков, проводимый прямо на борту, заметно повысит эффективность дистанционного зондирования. Нейросеть сможет выбрать наиболее подходящие под полученное задание снимки, улучшить пространственное разрешение и восстановить поврежденный или зашумленный снимок, а также за счет эффективного сжатия уменьшить общий размер файлов, что напрямую повлияет на скорость передачи данных на Землю. ИИ сможет обрабатывать и любые другие данные, не только снимки.
"Обработка с помощью нейронной сети обеспечит сжатие размера данных более чем в три раза без потерь, что даст возможность сэкономить необходимую пропускную способность каналов связи. В итоге на приемо-передающий комплекс на Земле будут поступать уже обработанные данные, что увеличит эффективность сеансов связи и сэкономит время. Кроме того, сэкономленная пропускная способность каналов связи позволяет установить недорогие приемопередающие системы на радиолюбительских частотах, это решение снижает общую стоимость платформы — не нужно будет тратить деньги и время на получение разрешения для использования высокоскоростной радиолинии. Но, конечно же, если для работы полезной нагрузки понадобится высокая скорость передачи, то можно будет установить и высокоскоростную радиоаппаратуру", — отметил Вадим Игнатьев.
#россия #ИИ #onboard
Студент Самарского университета им. Королёва Вадим Игнатьев разработал проект первой в России наноспутниковой платформы, на базе которой можно будет создавать наноспутники формата "кубсат" с искусственным интеллектом на борту. Специальная нейросеть, работающая на микрокомпьютере, будет прямо на орбите анализировать и обрабатывать получаемые спутником данные, что позволит в несколько раз ускорить передачу информации на Землю за счет эффективного сжатия данных.
Платформа получила название "Фаэтон". Она похожа на космический конструктор — состоит из набора стандартизированных компонентов, модулей, программного обеспечения и систем, позволяющих легко интегрировать полезную нагрузку и оперативно создавать наноспутники под требования заказчика. Размерность наноспутников на платформе "Фаэтон" предусмотрена стандартная – 3U, то есть три "юнита" ("кубика"). Общие габариты такого спутника – 10х10х34 см. Под полезную нагрузку отводится до половины внутреннего объема аппарата.
"Цель этого проекта — предложить университетам и научным учреждениям, нуждающимся в создании своего наноспутника, более современную и эффективную наноспутниковую платформу, позволяющую быстро, в сжатые сроки, собрать космический аппарат необходимой конфигурации согласно требованиям заказчика. Новая платформа позволяет значительно расширить типы и размеры устанавливаемой полезной нагрузки, решить проблему низкой энергоэффективности наноспутников, ускорить передачу данных на Землю и увеличить срок активного существования аппарата на орбите. Одной из отличительных характеристик платформы является использование нейросетей, ранее они на отечественных наноспутниках не применялись. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для обработки и сжатия данных на борту обеспечит гибкость и оперативность при обработке, хранении и передаче информации с полезной нагрузки", — рассказал автор проекта Вадим Игнатьев.
По его словам, если, например, на спутнике в качестве целевой аппаратуры будет установлен оптико-электронный комплекс дистанционного зондирования Земли, то нейросетевой анализ полученных снимков, проводимый прямо на борту, заметно повысит эффективность дистанционного зондирования. Нейросеть сможет выбрать наиболее подходящие под полученное задание снимки, улучшить пространственное разрешение и восстановить поврежденный или зашумленный снимок, а также за счет эффективного сжатия уменьшить общий размер файлов, что напрямую повлияет на скорость передачи данных на Землю. ИИ сможет обрабатывать и любые другие данные, не только снимки.
"Обработка с помощью нейронной сети обеспечит сжатие размера данных более чем в три раза без потерь, что даст возможность сэкономить необходимую пропускную способность каналов связи. В итоге на приемо-передающий комплекс на Земле будут поступать уже обработанные данные, что увеличит эффективность сеансов связи и сэкономит время. Кроме того, сэкономленная пропускная способность каналов связи позволяет установить недорогие приемопередающие системы на радиолюбительских частотах, это решение снижает общую стоимость платформы — не нужно будет тратить деньги и время на получение разрешения для использования высокоскоростной радиолинии. Но, конечно же, если для работы полезной нагрузки понадобится высокая скорость передачи, то можно будет установить и высокоскоростную радиоаппаратуру", — отметил Вадим Игнатьев.
#россия #ИИ #onboard
👍8🔥4❤1🤡1
Самарский студент разработал проект первой в России наноспутниковой платформы с искусственным интеллектом на борту (окончание)
Энергосистема "Фаэтона", согласно проекту, будет примерно в два-три раза мощнее, чем у других наноспутниковых платформ. Запасы мощности вырастут благодаря установке дополнительных раскрывающихся солнечных панелей, использующих высокоэффективные фотоэлектрические преобразователи на основе арсенида галлия (GaAs).
"По сравнению с аналогичными наноспутниками подобной компоновки на платформе "Фаэтон" предусмотрена установка раскрывающихся солнечных панелей, что дает увеличение рабочей площади панелей в два три раза. Соответственно вырастет и выработка электроэнергии на спутнике. Это даст возможность обеспечить необходимой энергией работу системы периферийных вычислений и повысить максимальную мощность для полезной нагрузки вплоть до 20 Вт, то есть заказчики — университеты или научные институты — смогут использовать на своих наноспутниках более мощные и сложные устройства, что расширит горизонты исследований и позволит проводить более амбициозные эксперименты", — подчеркнул Вадим Игнатьев.
Команда по реализации проекта планирует изготовить опытный образец первого наноспутника на платформе "Фаэтон" в 2026 году. Сейчас идет активный набор студентов, желающих принять участие в данном проекте и другой инновационной деятельности в космической отрасли.
Источник
#россия #ИИ #onboard
Энергосистема "Фаэтона", согласно проекту, будет примерно в два-три раза мощнее, чем у других наноспутниковых платформ. Запасы мощности вырастут благодаря установке дополнительных раскрывающихся солнечных панелей, использующих высокоэффективные фотоэлектрические преобразователи на основе арсенида галлия (GaAs).
"По сравнению с аналогичными наноспутниками подобной компоновки на платформе "Фаэтон" предусмотрена установка раскрывающихся солнечных панелей, что дает увеличение рабочей площади панелей в два три раза. Соответственно вырастет и выработка электроэнергии на спутнике. Это даст возможность обеспечить необходимой энергией работу системы периферийных вычислений и повысить максимальную мощность для полезной нагрузки вплоть до 20 Вт, то есть заказчики — университеты или научные институты — смогут использовать на своих наноспутниках более мощные и сложные устройства, что расширит горизонты исследований и позволит проводить более амбициозные эксперименты", — подчеркнул Вадим Игнатьев.
Команда по реализации проекта планирует изготовить опытный образец первого наноспутника на платформе "Фаэтон" в 2026 году. Сейчас идет активный набор студентов, желающих принять участие в данном проекте и другой инновационной деятельности в космической отрасли.
Источник
#россия #ИИ #onboard
ssau.ru
Самарский студент разработал проект первой в России наноспутниковой платформы с искусственным интеллектом на борту
Платформа позволит создавать более "умные", мощные и "живучие" наноспутники формата "кубсат"
🔥8👍5
Sidus Space и Little Place Labs представили новые возможности наблюдения за морским пространством спутниковой платформы LizzieSat
Компания Sidus Space (шт. Флорида, США) сообщила о возможностях своей космической платформы LizzieSat по обнаружению и классификации судов в режиме, близком к реальному времени.
LizzieSat теперь может обрабатывать данные непосредственно на борту с помощью своей вычислительной системы Orlaith AI Ecosystem, которая включает в себя аппаратное обеспечение FeatherEdge edge computing и программное обеспечение OrbitfyEdge от технологического партнера Little Place Labs (Великобритания).
“Благодаря обработке данных непосредственно на борту спутников LizzieSat, OrbitfyEdge, как ожидается, устранит задержки, традиционно связанные с передачей данных и наземным анализом”, — указано в заявлении Sidus Space. “Это решение не только обнаруживает и классифицирует суда, но и перекрестно сопоставляет данные бортовой системы автоматической идентификации (AIS), чтобы выявить или отметить “темные" суда, занимающиеся незаконной деятельностью, такой как пиратство или незаконный лов рыбы. Информация будет поступать практически в режиме реального времени, что позволит быстро реагировать на угрозы безопасности на море и нарушения цепочки поставок".
Соглашение о стратегическом партнерстве между Sidus и Little Place Labs было заключено в январе нынешнего года. С тех пор обе компании сотрудничают в разработке интегрированных спутниковых решений на основе граничных вычислений и приложений искусственного интеллекта.
#onboard #ИИ
Компания Sidus Space (шт. Флорида, США) сообщила о возможностях своей космической платформы LizzieSat по обнаружению и классификации судов в режиме, близком к реальному времени.
LizzieSat теперь может обрабатывать данные непосредственно на борту с помощью своей вычислительной системы Orlaith AI Ecosystem, которая включает в себя аппаратное обеспечение FeatherEdge edge computing и программное обеспечение OrbitfyEdge от технологического партнера Little Place Labs (Великобритания).
“Благодаря обработке данных непосредственно на борту спутников LizzieSat, OrbitfyEdge, как ожидается, устранит задержки, традиционно связанные с передачей данных и наземным анализом”, — указано в заявлении Sidus Space. “Это решение не только обнаруживает и классифицирует суда, но и перекрестно сопоставляет данные бортовой системы автоматической идентификации (AIS), чтобы выявить или отметить “темные" суда, занимающиеся незаконной деятельностью, такой как пиратство или незаконный лов рыбы. Информация будет поступать практически в режиме реального времени, что позволит быстро реагировать на угрозы безопасности на море и нарушения цепочки поставок".
Соглашение о стратегическом партнерстве между Sidus и Little Place Labs было заключено в январе нынешнего года. С тех пор обе компании сотрудничают в разработке интегрированных спутниковых решений на основе граничных вычислений и приложений искусственного интеллекта.
#onboard #ИИ
👍5🍓2❤1
GAIA: глобальный мультимодальный и мультимасштабный набор данных для анализа изображений дистанционного зондирования
GAIA (https://huggingface.co/datasets/azavras/GAIA) — это крупномасштабный набор данных, предназначенный для преодоления разрыва между изображениями дистанционного зондирования (ДЗЗ) и пониманием естественного языка. Он содержит 205 150 пар “изображение-текст” (41 030 изображений с 5 синтетическими подписями к каждому) для разработки моделей языка зрения (vision-language models), специфичных для ДЗЗ. Набор данных охватывает более 25 лет наблюдений Земли (1998–2024 гг.), различные географические регионы, спутниковые миссии и методы ДЗЗ.
📖 Статья GAIA: A Global, Multi-modal, Multi-scale Vision-Language Dataset for Remote Sensing Image Analysis
#датасет #ИИ
GAIA (https://huggingface.co/datasets/azavras/GAIA) — это крупномасштабный набор данных, предназначенный для преодоления разрыва между изображениями дистанционного зондирования (ДЗЗ) и пониманием естественного языка. Он содержит 205 150 пар “изображение-текст” (41 030 изображений с 5 синтетическими подписями к каждому) для разработки моделей языка зрения (vision-language models), специфичных для ДЗЗ. Набор данных охватывает более 25 лет наблюдений Земли (1998–2024 гг.), различные географические регионы, спутниковые миссии и методы ДЗЗ.
📖 Статья GAIA: A Global, Multi-modal, Multi-scale Vision-Language Dataset for Remote Sensing Image Analysis
#датасет #ИИ
🔥9👍1
Сегментация спутниковых снимков с помощью ИИ: семинар по Segment Anything Model
Семинар состоялся 5 февраля 2025 года. Проводил его небезызвестный профессор Цюшэн Ву (Qiusheng Wu).
📹 Видео
👨🏻🏫 Слайды
🖥 jupyter-блокноты
🖥 GitHub
#ИИ #wu
Семинар состоялся 5 февраля 2025 года. Проводил его небезызвестный профессор Цюшэн Ву (Qiusheng Wu).
📹 Видео
👨🏻🏫 Слайды
🖥 jupyter-блокноты
🖥 GitHub
#ИИ #wu
❤6👍5
Earth Observation Training Data Lab (https://www.eotdl.com/), финансируемый лабораторией ESA Φ-lab, — это новый репозиторий для поиска наборов обучающих данных (датасетов) и моделей в области дистанционного зондирования Земли, использующих искусственный интеллект, глубокое и машинное обучение.
🖥 Github: https://github.com/earthpulse/eotdl
#датасет #ИИ #данные
🖥 Github: https://github.com/earthpulse/eotdl
#датасет #ИИ #данные
🔥11👍6❤2
TerraMind 1.0 base
TerraMind — ИИ-модель для анализа данных дистанционного зондирования Земли в режиме реального времени, разработанная корпорацией IBM совместно с Европейским космическим агентством и Forschungszentrum Jülich, опубликована в открытом доступе на Hugging Face.
TerraMind полностью интегрирована в пакет тонкой настройки TerraTorch. Это позволяет легко инициализировать предварительно обученную модель или произвести ее тонкую настройку с помощью PyTorch Lightning. Веса автоматически загружаются из Hugging Face.
TerraMind представляет новый подход Thinking-in-Modalities (TiM), при котором другие модальности предсказываются в качестве промежуточных шагов. Затем кодировщик, прошедший тонкую настройку, использует как исходные данные, так и сгенерированные модальности.
🔗 Репозиторий с примерами настройки модели: https://github.com/IBM/terramind
📖 Препринт о разработке TerraMind: https://arxiv.org/abs/2504.11171
📊 Архитектура TerraMind
#ИИ #датасет
TerraMind — ИИ-модель для анализа данных дистанционного зондирования Земли в режиме реального времени, разработанная корпорацией IBM совместно с Европейским космическим агентством и Forschungszentrum Jülich, опубликована в открытом доступе на Hugging Face.
TerraMind полностью интегрирована в пакет тонкой настройки TerraTorch. Это позволяет легко инициализировать предварительно обученную модель или произвести ее тонкую настройку с помощью PyTorch Lightning. Веса автоматически загружаются из Hugging Face.
TerraMind представляет новый подход Thinking-in-Modalities (TiM), при котором другие модальности предсказываются в качестве промежуточных шагов. Затем кодировщик, прошедший тонкую настройку, использует как исходные данные, так и сгенерированные модальности.
🔗 Репозиторий с примерами настройки модели: https://github.com/IBM/terramind
📖 Препринт о разработке TerraMind: https://arxiv.org/abs/2504.11171
📊 Архитектура TerraMind
#ИИ #датасет
🔥8👍2
Конкурс “SpaceNet 9: Cross-Modal Satellite Imagery Registration”
SpaceNet — это конкурс, направленный на ускорение прикладных исследований в области искусственного интеллекта для геопространственных приложений, в частности для определения контуров зданий и дорожной сети. Учредителем SpaceNet является компания Maxar. Партнерами выступают Amazon Web Services, Topcoder, Oak Ridge National Laboratory, Umbra и IEEE GRSS.
Участники конкурса должны разработать алгоритмы для вычисления попиксельных пространственных преобразований между оптическими и радарными снимками, в частности, в регионах, пострадавших от землетрясений. Эти алгоритмы будут оцениваться на предмет их способности выравнивать точки привязки между модальностями, что позволит улучшить последующий анализ, в частности, оценку ущерба и обнаружение изменений.
Для поддержки конкурса предоставлен набор данных, состоящий из оптических снимков высокого разрешения из программы открытых данных Maxar и радарных снимков UMBRA. Набор данных включает размеченные вручную точки привязки для оценки качества регистрации. Также предоставляется базовый алгоритм для определения эталона производительности.
📖 Подробнее о SpaceNet — в статье.
#конкурс #ИИ #датасет #SAR #fusion
SpaceNet — это конкурс, направленный на ускорение прикладных исследований в области искусственного интеллекта для геопространственных приложений, в частности для определения контуров зданий и дорожной сети. Учредителем SpaceNet является компания Maxar. Партнерами выступают Amazon Web Services, Topcoder, Oak Ridge National Laboratory, Umbra и IEEE GRSS.
Участники конкурса должны разработать алгоритмы для вычисления попиксельных пространственных преобразований между оптическими и радарными снимками, в частности, в регионах, пострадавших от землетрясений. Эти алгоритмы будут оцениваться на предмет их способности выравнивать точки привязки между модальностями, что позволит улучшить последующий анализ, в частности, оценку ущерба и обнаружение изменений.
Для поддержки конкурса предоставлен набор данных, состоящий из оптических снимков высокого разрешения из программы открытых данных Maxar и радарных снимков UMBRA. Набор данных включает размеченные вручную точки привязки для оценки качества регистрации. Также предоставляется базовый алгоритм для определения эталона производительности.
📖 Подробнее о SpaceNet — в статье.
#конкурс #ИИ #датасет #SAR #fusion
👍6
Обнаружение объектов на снимках Maxar в пакете GeoDeep
В этом посте Марк Литвинчик (Mark Litwintschik) запускает встроенные в GeoDeep модели искусственного интеллекта на снимках Мьянмы и Бангкока (Таиланд), сделанных спутниками компании Maxar.
GeoDeep — Python-пакет для обнаружения объектов на спутниковых снимках. Пакет насчитывает около 1000 строк кода и использует ONNX Runtime и Rasterio.
Ниже приведены готовые модели из состава GeoDeep. Назначение их ясно их названий:
• aerovision
• birds
• buildings
• cars
• planes
• roads
• trees
• trees_yolov9
Спойлер:сколько-нибудь вменяемые результаты показала только модель buildings.
#софт #python #ИИ
В этом посте Марк Литвинчик (Mark Litwintschik) запускает встроенные в GeoDeep модели искусственного интеллекта на снимках Мьянмы и Бангкока (Таиланд), сделанных спутниками компании Maxar.
GeoDeep — Python-пакет для обнаружения объектов на спутниковых снимках. Пакет насчитывает около 1000 строк кода и использует ONNX Runtime и Rasterio.
Ниже приведены готовые модели из состава GeoDeep. Назначение их ясно их названий:
• aerovision
• birds
• buildings
• cars
• planes
• roads
• trees
• trees_yolov9
Спойлер:
#софт #python #ИИ
😁11👍6
"Найди мне все лесопилки…"
Сэмюель Барретт (Samuel Barrett) показывает здесь и здесь как использовать предварительно вычисленные эмбеддинги ДЗЗ из базовой модели Клэя (Clay) на снимках NAIP для быстрой идентификации лесопилок в штатах Вашингтон и Орегон.
🛢 NAIP data embedded with Clay v1.5 (rev2)
🖥 Репозиторий кода на GitHub
Эксперимент показывает как эмбеддинги позволяют быстро отвечать на вопросы вроде "Что где находится?" в больших географических масштабах.
#ИИ #python
Сэмюель Барретт (Samuel Barrett) показывает здесь и здесь как использовать предварительно вычисленные эмбеддинги ДЗЗ из базовой модели Клэя (Clay) на снимках NAIP для быстрой идентификации лесопилок в штатах Вашингтон и Орегон.
🛢 NAIP data embedded with Clay v1.5 (rev2)
🖥 Репозиторий кода на GitHub
Эксперимент показывает как эмбеддинги позволяют быстро отвечать на вопросы вроде "Что где находится?" в больших географических масштабах.
#ИИ #python
👍11
Пентагон значительно увеличил бюджет на программное обеспечение Palantir для искусственного интеллекта
Министерство обороны США резко увеличивает расходы на искусственный интеллект (ИИ) для военных операций, повысив лимит контракта с Palantir Technologies на систему Maven Smart System почти до 1,3 млрд долларов до 2029 года, что на 795 млн долларов больше чем было годом ранее (480 млн долларов). Новое финансирование предназначено для боевых командований США, отвечающих за операции в различных регионах мира.
Проект Maven был запущен в 2017 году для ускоренного внедрения ИИ и машинного обучения (МО) в Вооруженных силах США. Система использует ИИ для анализа огромных объемов данных с дронов, спутников и других датчиков, чтобы быстро обнаруживать и отслеживать объекты.
В 2022 году контроль над геопространственным направлением Maven перешел к Национальному агентству геопространственной разведки (NGA), которое координирует сбор разведданных с помощью спутников и других источников.
Palantir заключила отдельные контракты с NGA и на лицензии программного обеспечения Maven Smart System для Армии, ВМС, ВВС и Космических сил США.
По данным аналитиков William Blair, рост потолка контракта отражает “массовое принятие Maven для геопространственной разведки и наведения”.
Глава NGA, вице-адмирал Фрэнк Уитворт (Frank Whitworth), сообщил, что агентство недавно выдало Palantir контракт на 28 млн долларов для расширения доступа к системе. Сейчас у Maven более 20 тысяч активных пользователей в более чем 35 программных инструментах военных служб и командований. Пользовательская база выросла в четыре раза с марта прошлого года и в два — с января нынешнего.
Уитворт отметил, что Maven ускоряет распознавание объектов на изображениях со спутников и беспилотников, снижая время на принятие решений от обнаружения до поражения цели с “часов до минут”.
“Это наш ключевой проект по целеуказанию, и мы полностью используем скорость и масштаб, которые дает ИИ”, — подчеркнул Уитворт.
Основанная в 2003 году в Пало-Альто (шт. Калифорния, США) компания Palantir специализируется на анализе больших данных и стала важным подрядчиком Пентагона. Программное обеспечение Maven Smart System применяет алгоритмы ИИ и МО для анализа и приоритизации целей, объединяя разведданные из разных источников. Над Maven работают специалисты Palantir, боевых командований и около 12 субподрядчиков.
Источник
#США #ИИ #война
Министерство обороны США резко увеличивает расходы на искусственный интеллект (ИИ) для военных операций, повысив лимит контракта с Palantir Technologies на систему Maven Smart System почти до 1,3 млрд долларов до 2029 года, что на 795 млн долларов больше чем было годом ранее (480 млн долларов). Новое финансирование предназначено для боевых командований США, отвечающих за операции в различных регионах мира.
Проект Maven был запущен в 2017 году для ускоренного внедрения ИИ и машинного обучения (МО) в Вооруженных силах США. Система использует ИИ для анализа огромных объемов данных с дронов, спутников и других датчиков, чтобы быстро обнаруживать и отслеживать объекты.
В 2022 году контроль над геопространственным направлением Maven перешел к Национальному агентству геопространственной разведки (NGA), которое координирует сбор разведданных с помощью спутников и других источников.
Palantir заключила отдельные контракты с NGA и на лицензии программного обеспечения Maven Smart System для Армии, ВМС, ВВС и Космических сил США.
По данным аналитиков William Blair, рост потолка контракта отражает “массовое принятие Maven для геопространственной разведки и наведения”.
Глава NGA, вице-адмирал Фрэнк Уитворт (Frank Whitworth), сообщил, что агентство недавно выдало Palantir контракт на 28 млн долларов для расширения доступа к системе. Сейчас у Maven более 20 тысяч активных пользователей в более чем 35 программных инструментах военных служб и командований. Пользовательская база выросла в четыре раза с марта прошлого года и в два — с января нынешнего.
Уитворт отметил, что Maven ускоряет распознавание объектов на изображениях со спутников и беспилотников, снижая время на принятие решений от обнаружения до поражения цели с “часов до минут”.
“Это наш ключевой проект по целеуказанию, и мы полностью используем скорость и масштаб, которые дает ИИ”, — подчеркнул Уитворт.
Основанная в 2003 году в Пало-Альто (шт. Калифорния, США) компания Palantir специализируется на анализе больших данных и стала важным подрядчиком Пентагона. Программное обеспечение Maven Smart System применяет алгоритмы ИИ и МО для анализа и приоритизации целей, объединяя разведданные из разных источников. Над Maven работают специалисты Palantir, боевых командований и около 12 субподрядчиков.
Источник
#США #ИИ #война
👍2🖕1
Итоги мая 2025
🔥 80-летию Победы в Великой Отечественной войне посвящен материал о работе ученых Института географии РАН в годы войны.
#история
👨🏻🏫👩🏫 Мы познакомились с материалами конференций “Технологии Геоскана 2025” (Трек “Космос”) и “Фундаментальные и прикладные космические исследования” (секции “Дистанционное зондирование Земли“) — вот и вот. Кроме того, мы следили за работой семинаров “Проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса” в ИКИ РАН (вот и вот) и “Структура и функции природных экосистем” в ИГиП ДВО РАН.
#конференции
🎈🛰Узнали об очередном запуске по программе NASA "Научные воздушные шары”, о том, что американская компания Near Space Labs получила 20 млн долларов на развитие технологий стратосферного ДЗЗ, и о старте отборочного этапа Всероссийской программы “Стратосферный спутник” (stratosputnik.ru).
#псевдоспутник
🛢 Опубликованы новые данные: NOAA Global Forecast System, карта почвенно-растительного покрова и землепользования Италии за 2023 год, лидарные данные ICESAT-2 и GEDI, геохимические данные EarthBank. Обновились гиперспектральные данные Wyverns Open Data Program.
#данные
֎🇦🇮🖥Опубликованы: модель ИИ TerraMind 1.0 base, датасет Kuro Siwo для оперативного картографирования наводнений, а также репозиторий методов сегментации спутниковых снимков.
#ИИ #датасет
🖥 Продолжили изучение возможностей Google Earth Engine, рассмотрев сглаживание в скользящем окне. Познакомились с примерами решения геопространственных задач с помощью библиотек машинного обучения языка R.
#GEE #R
🎓Новые учебные материалы: учебные ресурсы Центра атмосферных научных данных NASA, курс "Geographic Information Systems and Science” и онлайн-курсы Cubes & Clouds 2.0.
#обучение
📖 Освещали выход новых выпусков журналов “Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса”, “Геопрофи” и “Вестник СГУГиТ”.
#журнал
💰Узнали о новых контрактах Planet.
💥💰 Следили за экспансией компании Iceye: Rheinmetall и Iceye организуют совместное производство радарных спутников, Радарные спутники Iceye для польской военной программы MikroSAR, Iceye и IHI создают группировку радарных спутников в Японии.
💥Европа старается создать собственные военные спутниковые группировки: Reflex Aerospace и Umbra планируют совместное производство радарных спутников для европейских стран, ESA запросит финансирование на программу разведывательных спутников ДЗЗ.
💥Пентагон значительно увеличил бюджет на программное обеспечение Palantir для искусственного интеллекта.
#война
💡 Новые технологии: поиск наземных радаров на радарных снимках из космоса, первые результаты поляриметрических радиозатменных наблюдений с наноспутников Spire.
🛰 Введены в эксплуатацию спутники “Ионосфера-М” №1 и №2, американский военный метеоспутник WSF-M и европейский радарный спутник Sentinel-1C.
📸 В рубрике #снимки : отключение света на Пиренейском полуострове, нерест тихоокеанской сельди можно увидеть из космоса, пять лет первой в мире плавучей атомной теплоэлектростанции, а также пыльные бури в Центральной долине Калифорнии.
🔥 80-летию Победы в Великой Отечественной войне посвящен материал о работе ученых Института географии РАН в годы войны.
#история
👨🏻🏫👩🏫 Мы познакомились с материалами конференций “Технологии Геоскана 2025” (Трек “Космос”) и “Фундаментальные и прикладные космические исследования” (секции “Дистанционное зондирование Земли“) — вот и вот. Кроме того, мы следили за работой семинаров “Проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса” в ИКИ РАН (вот и вот) и “Структура и функции природных экосистем” в ИГиП ДВО РАН.
#конференции
🎈🛰Узнали об очередном запуске по программе NASA "Научные воздушные шары”, о том, что американская компания Near Space Labs получила 20 млн долларов на развитие технологий стратосферного ДЗЗ, и о старте отборочного этапа Всероссийской программы “Стратосферный спутник” (stratosputnik.ru).
#псевдоспутник
🛢 Опубликованы новые данные: NOAA Global Forecast System, карта почвенно-растительного покрова и землепользования Италии за 2023 год, лидарные данные ICESAT-2 и GEDI, геохимические данные EarthBank. Обновились гиперспектральные данные Wyverns Open Data Program.
#данные
֎🇦🇮🖥Опубликованы: модель ИИ TerraMind 1.0 base, датасет Kuro Siwo для оперативного картографирования наводнений, а также репозиторий методов сегментации спутниковых снимков.
#ИИ #датасет
🖥 Продолжили изучение возможностей Google Earth Engine, рассмотрев сглаживание в скользящем окне. Познакомились с примерами решения геопространственных задач с помощью библиотек машинного обучения языка R.
#GEE #R
🎓Новые учебные материалы: учебные ресурсы Центра атмосферных научных данных NASA, курс "Geographic Information Systems and Science” и онлайн-курсы Cubes & Clouds 2.0.
#обучение
📖 Освещали выход новых выпусков журналов “Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса”, “Геопрофи” и “Вестник СГУГиТ”.
#журнал
💰Узнали о новых контрактах Planet.
💥💰 Следили за экспансией компании Iceye: Rheinmetall и Iceye организуют совместное производство радарных спутников, Радарные спутники Iceye для польской военной программы MikroSAR, Iceye и IHI создают группировку радарных спутников в Японии.
💥Европа старается создать собственные военные спутниковые группировки: Reflex Aerospace и Umbra планируют совместное производство радарных спутников для европейских стран, ESA запросит финансирование на программу разведывательных спутников ДЗЗ.
💥Пентагон значительно увеличил бюджет на программное обеспечение Palantir для искусственного интеллекта.
#война
💡 Новые технологии: поиск наземных радаров на радарных снимках из космоса, первые результаты поляриметрических радиозатменных наблюдений с наноспутников Spire.
🛰 Введены в эксплуатацию спутники “Ионосфера-М” №1 и №2, американский военный метеоспутник WSF-M и европейский радарный спутник Sentinel-1C.
📸 В рубрике #снимки : отключение света на Пиренейском полуострове, нерест тихоокеанской сельди можно увидеть из космоса, пять лет первой в мире плавучей атомной теплоэлектростанции, а также пыльные бури в Центральной долине Калифорнии.
❤5👍4🔥1
PiLogic получила 4 млн долларов на разработку искусственного интеллекта для диагностики состояния спутников
Компания PiLogic (шт. Калифорния, США) объявила о привлечении 4 млн долларов инвестиций на разработку средств диагностики спутников и других инструментов искусственного интеллекта, предназначенных для использования в космосе.
По словам Йоханнеса Вальдштейна (Johannes Waldstein), основателя и генерального директора PiLogic, первый спутник, оснащенный разработанной компанией моделью диагностики системы электропитания, планируется запустить в этом году.
Программное обеспечение будет объединять данные бортовых датчиков с подробным знанием инженерных принципов и деталей спутника, позволяя оператору прогнозировать состояние компонентов и, возможно, устранять проблемы автономно.
Диагностируя и устраняя неисправности непосредственно на борту, ИИ дает операторам шанс предотвратить каскадные сбои. “Он переходит на резервный аккумулятор или автоматически меняет датчики”, — продолжил Вальдштейн. ИИ свяжется с операторами и скажет: “Я сделал это, я думаю, что в этом датчике произошел сбой, я думаю, что в него попал космический мусор, и теперь эта часть спутника не работает — мы должны изменить маршрут в обход этого”.
Модель разработана таким образом, чтобы эффективно работать без массивных наборов данных или графических процессоров, требуя минимальной бортовой вычислительной мощности. По словам Вальдштейна, это делает ее пригодной даже для кубсатов.
Источник
#ИИ
Компания PiLogic (шт. Калифорния, США) объявила о привлечении 4 млн долларов инвестиций на разработку средств диагностики спутников и других инструментов искусственного интеллекта, предназначенных для использования в космосе.
По словам Йоханнеса Вальдштейна (Johannes Waldstein), основателя и генерального директора PiLogic, первый спутник, оснащенный разработанной компанией моделью диагностики системы электропитания, планируется запустить в этом году.
Программное обеспечение будет объединять данные бортовых датчиков с подробным знанием инженерных принципов и деталей спутника, позволяя оператору прогнозировать состояние компонентов и, возможно, устранять проблемы автономно.
Диагностируя и устраняя неисправности непосредственно на борту, ИИ дает операторам шанс предотвратить каскадные сбои. “Он переходит на резервный аккумулятор или автоматически меняет датчики”, — продолжил Вальдштейн. ИИ свяжется с операторами и скажет: “Я сделал это, я думаю, что в этом датчике произошел сбой, я думаю, что в него попал космический мусор, и теперь эта часть спутника не работает — мы должны изменить маршрут в обход этого”.
Модель разработана таким образом, чтобы эффективно работать без массивных наборов данных или графических процессоров, требуя минимальной бортовой вычислительной мощности. По словам Вальдштейна, это делает ее пригодной даже для кубсатов.
Источник
#ИИ
👍4❤1🔥1🤔1
Стратегическое партнерство Safran.AI и Iceye
19 мая французская компания Safran.AI и финская Iceye объявили о долгосрочном стратегическом партнерстве, направленном на использование разработок друг друга для предоставления передовых мультисенсорных решений в области искусственного интеллекта (ИИ) правительственным организациям.
Safran.AI — это исследовательское и технологическое подразделение французской Safran S.A., работающей в аэрокосмической отрасли, а также в сферах обороны и безопасности. Сотрудничество объединит опыт Safran.AI в области ИИ с возможностями Iceye по управлению крупнейшей в мире коммерческой группировкой радарных спутников 📸.
Искусственный интеллект на поле боя оказывает большое влияние на стратегическом и тактическом уровнях. Он ускоряет цикл разведки, обрабатывая информацию практически в реальном времени и выделяя наиболее важные данные для операторов, работающих в условиях ограниченного времени.
В марте Safran.AI заявила, что предоставит ГУР Украины платформу для анализа снимков французских спутников.
#SAR #ИИ #iceye #война #франция
19 мая французская компания Safran.AI и финская Iceye объявили о долгосрочном стратегическом партнерстве, направленном на использование разработок друг друга для предоставления передовых мультисенсорных решений в области искусственного интеллекта (ИИ) правительственным организациям.
Safran.AI — это исследовательское и технологическое подразделение французской Safran S.A., работающей в аэрокосмической отрасли, а также в сферах обороны и безопасности. Сотрудничество объединит опыт Safran.AI в области ИИ с возможностями Iceye по управлению крупнейшей в мире коммерческой группировкой радарных спутников 📸.
Искусственный интеллект на поле боя оказывает большое влияние на стратегическом и тактическом уровнях. Он ускоряет цикл разведки, обрабатывая информацию практически в реальном времени и выделяя наиболее важные данные для операторов, работающих в условиях ограниченного времени.
В марте Safran.AI заявила, что предоставит ГУР Украины платформу для анализа снимков французских спутников.
#SAR #ИИ #iceye #война #франция
🤬6👍2😭2❤1👎1🔥1
Применение искусственного интеллекта для анализа данных MODIS
Исследователи из Центра космических полетов Годдарда обучили модель SatVision Top-of-Atmosphere восстанавливать зашумленные изображения, сделанные прибором MODIS.
Модель генеративного искусственного интеллекта SatVision-TOA (Top-of-Atmosphere) имеет широкий спектр применений, включая определение свойств облаков, картографирование земного покрова, мониторинг наводнений и катастроф, городское планирование и экологический анализ. Модель потенциально может быть применена к снимкам, сделанным другими аналогичными приборами дистанционного зондирования.
📸 Слева, на оригинальном снимке MODIS, видны серые и белые облака на фиолетовом фоне. Второй слева снимок (маскированное изображение) представляет собой то же самое изображение, большая часть которого закрыта компьютерно-сгенерированными пикселями розового цвета. Третий снимок — это попытка восстановить оригинальный снимок версией SatVision-TOA с меньшим числом параметров (Huge Model). Снимок справа — результат восстановления исходного снимка моделью SatVision-TOA с максимальным числом параметров (Giant Model, 3 млрд. параметров) [источник].
SatVision-TOA основана на архитектуре искусственного интеллекта с трансформерной нейронной сетью, изначально разработанной Google, которая позже стала основой для больших языковых моделей (LLM). Архитектура SwinV2, использованная в SatVision-TOA, позволяет компьютерам обучаться распознавать "узоры" на спутниковых снимках и присваивать им значения.
Для обучения модели команда использовала 100 миллионов случайно выбранных образцов из данных MODIS уровня 1B (MOD021KM v6.1) за последние 25 лет, полученных спутником Terra. Они выбрали изображения из 14 спектральных каналов, общих для MODIS и аналогичного инструмента Advance Baseline Imager (ABI) на метеорологических спутниках GOES-R, чтобы расширить возможности использования модели.
Теперь, когда SatVision-TOA доказала свою способность распознавать особенности в данных MODIS, ее пытаются использовать для характеристики аэрозолей под облаками, таких как пыльные бури, переносимые тропическими штормами, и для измерения свойств облаков, включая высоту верхней границы облаков и оптическую плотность.
🖥 Архитектура SatVision-TOA и веса модели доступны на GitHub и Hugging Face соответственно.
📖 Руководство пользователя см. в SatVision-TOA: A Geospatial Foundation Model for Coarse-Resolution All-Sky Remote Sensing Imagery.
#MODIS #ИИ #FM
Исследователи из Центра космических полетов Годдарда обучили модель SatVision Top-of-Atmosphere восстанавливать зашумленные изображения, сделанные прибором MODIS.
Модель генеративного искусственного интеллекта SatVision-TOA (Top-of-Atmosphere) имеет широкий спектр применений, включая определение свойств облаков, картографирование земного покрова, мониторинг наводнений и катастроф, городское планирование и экологический анализ. Модель потенциально может быть применена к снимкам, сделанным другими аналогичными приборами дистанционного зондирования.
📸 Слева, на оригинальном снимке MODIS, видны серые и белые облака на фиолетовом фоне. Второй слева снимок (маскированное изображение) представляет собой то же самое изображение, большая часть которого закрыта компьютерно-сгенерированными пикселями розового цвета. Третий снимок — это попытка восстановить оригинальный снимок версией SatVision-TOA с меньшим числом параметров (Huge Model). Снимок справа — результат восстановления исходного снимка моделью SatVision-TOA с максимальным числом параметров (Giant Model, 3 млрд. параметров) [источник].
SatVision-TOA основана на архитектуре искусственного интеллекта с трансформерной нейронной сетью, изначально разработанной Google, которая позже стала основой для больших языковых моделей (LLM). Архитектура SwinV2, использованная в SatVision-TOA, позволяет компьютерам обучаться распознавать "узоры" на спутниковых снимках и присваивать им значения.
Для обучения модели команда использовала 100 миллионов случайно выбранных образцов из данных MODIS уровня 1B (MOD021KM v6.1) за последние 25 лет, полученных спутником Terra. Они выбрали изображения из 14 спектральных каналов, общих для MODIS и аналогичного инструмента Advance Baseline Imager (ABI) на метеорологических спутниках GOES-R, чтобы расширить возможности использования модели.
Теперь, когда SatVision-TOA доказала свою способность распознавать особенности в данных MODIS, ее пытаются использовать для характеристики аэрозолей под облаками, таких как пыльные бури, переносимые тропическими штормами, и для измерения свойств облаков, включая высоту верхней границы облаков и оптическую плотность.
🖥 Архитектура SatVision-TOA и веса модели доступны на GitHub и Hugging Face соответственно.
📖 Руководство пользователя см. в SatVision-TOA: A Geospatial Foundation Model for Coarse-Resolution All-Sky Remote Sensing Imagery.
#MODIS #ИИ #FM
❤6👍3🔥1
ULA тестирует RocketGPT
United Launch Alliance (ULA), совместное предприятие Boeing и Lockheed Martin, начала тестировать RocketGPT — адаптированную версию чат-бота на основе искусственного интеллекта от OpenAI, соответствующую требованиям безопасности для оборонных подрядчиков.
RocketGPT работает на защищённой облачной платформе Microsoft Azure, одобренной для работы с конфиденциальными данными, регулируемыми международными нормами контроля вооружений (International Traffic in Arms Regulations, ITAR). Около 150 сотрудников ULA уже используют систему в рамках пилотной программы. RocketGPT помогает автоматизировать рутинные задачи — от составления отчётов и предложений для госзаказчиков до анализа телеметрии полётов.
По словам главы ULA Тори Бруно (Tory Bruno), ИИ-ассистент ускоряет работу с большими объёмами данных, повышая качество конечных продуктов. При этом Бруно подчеркнул, что ИИ требует обучения и человеческого контроля — “нельзя просто включить ИИ и ждать чуда”.
Разработка RocketGPT велась совместно с OpenAI и PwC. Команда из 20 специалистов адаптировала модель под задачи ULA и обеспечила соблюдение стандартов безопасности.
Ранее компания OpenAI заключила контракт с Пентагоном на 200 млн долларов для создания ИИ-инструментов в сфере национальной безопасности. В Министерстве обороны США отметили, что ИИ будет использоваться как в военных, так и в управленческих задачах.
Источник
#США #война #ИИ
United Launch Alliance (ULA), совместное предприятие Boeing и Lockheed Martin, начала тестировать RocketGPT — адаптированную версию чат-бота на основе искусственного интеллекта от OpenAI, соответствующую требованиям безопасности для оборонных подрядчиков.
RocketGPT работает на защищённой облачной платформе Microsoft Azure, одобренной для работы с конфиденциальными данными, регулируемыми международными нормами контроля вооружений (International Traffic in Arms Regulations, ITAR). Около 150 сотрудников ULA уже используют систему в рамках пилотной программы. RocketGPT помогает автоматизировать рутинные задачи — от составления отчётов и предложений для госзаказчиков до анализа телеметрии полётов.
По словам главы ULA Тори Бруно (Tory Bruno), ИИ-ассистент ускоряет работу с большими объёмами данных, повышая качество конечных продуктов. При этом Бруно подчеркнул, что ИИ требует обучения и человеческого контроля — “нельзя просто включить ИИ и ждать чуда”.
Разработка RocketGPT велась совместно с OpenAI и PwC. Команда из 20 специалистов адаптировала модель под задачи ULA и обеспечила соблюдение стандартов безопасности.
Ранее компания OpenAI заключила контракт с Пентагоном на 200 млн долларов для создания ИИ-инструментов в сфере национальной безопасности. В Министерстве обороны США отметили, что ИИ будет использоваться как в военных, так и в управленческих задачах.
Источник
#США #война #ИИ
👍2😱1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Псевдоспутник MAPS Skydweller будет оснащен интеллектуальной радарной системой от Thales
Американская компания Skydweller Aero и французская Thales создали беспилотник, способный летать месяцами без дозаправки. Устройство использует солнечные батареи и оснащено радаром с искусственным интеллектом (ИИ).
Беспилотник MAPS (medium-altitude pseudo-satellite) от Skydweller Aero оснащен радарной системой AirMaster S SMART RADAR, разработанной Thales. Этот легкий комплекс X-диапазона с активной фазированной решеткой (Active Electronically Scanned Array Antenna) и алгоритмами ИИ распознает цели и анализирует обстановку в реальном времени. Радар также обладает возможностями автоматической настройки в зависимости от условий полета и миссии, что идеально подходит для длительных полетов MAPS. Функция классификации целей на основе ИИ позволяет выявлять точки интереса среди большого объема данных и сокращать объем информации, передаваемой на землю.
Благодаря способности находится в воздухе непрерывно от недель до месяцев, беспилотник MAPS Skydweller обеспечивает постоянное присутствие в зонах интереса. Он дополняет уже имеющиеся ресурсы (спутники, другие типы дронов, самолеты и т.д.) и позволяет перераспределять ресурсы в зависимости от миссий.
AirMaster S SMART RADAR прошел испытания на борту патрульного самолета ATL2. Кроме того, им оборудован тяжелый французский беспилотник AAROK.
Источник
#псевдоспутник #SAR #ИИ
Американская компания Skydweller Aero и французская Thales создали беспилотник, способный летать месяцами без дозаправки. Устройство использует солнечные батареи и оснащено радаром с искусственным интеллектом (ИИ).
Беспилотник MAPS (medium-altitude pseudo-satellite) от Skydweller Aero оснащен радарной системой AirMaster S SMART RADAR, разработанной Thales. Этот легкий комплекс X-диапазона с активной фазированной решеткой (Active Electronically Scanned Array Antenna) и алгоритмами ИИ распознает цели и анализирует обстановку в реальном времени. Радар также обладает возможностями автоматической настройки в зависимости от условий полета и миссии, что идеально подходит для длительных полетов MAPS. Функция классификации целей на основе ИИ позволяет выявлять точки интереса среди большого объема данных и сокращать объем информации, передаваемой на землю.
Благодаря способности находится в воздухе непрерывно от недель до месяцев, беспилотник MAPS Skydweller обеспечивает постоянное присутствие в зонах интереса. Он дополняет уже имеющиеся ресурсы (спутники, другие типы дронов, самолеты и т.д.) и позволяет перераспределять ресурсы в зависимости от миссий.
AirMaster S SMART RADAR прошел испытания на борту патрульного самолета ATL2. Кроме того, им оборудован тяжелый французский беспилотник AAROK.
Источник
#псевдоспутник #SAR #ИИ
❤2🔥2👍1🤔1
Итоги июня 2025 года на канале
Запущен GOSAT-GW — уникальный японский спутник для мониторинга парниковых газов и водного цикла • В составе миссии SpaceX Transporter-14, помимо радарных спутников ICEYE и Capella, запущены три гиперспектральных спутника и два аппарата, которые будут вести наблюдение в тепловом ИК-диапазоне.
Укрупнение платформ для малых спутников. Компания Apex (США) разработала спутниковую платформу Comet, рассчитанную на полезную нагрузку до 500 кг • Болгарская EnduroSat привлекла 49 миллионов долларов инвестиций на создание завода по производству спутников на базе свой платформы Gen3 Endurance, рассчитанной полезную нагрузку массой от 200 до 500 кг.
Планы. В МФТИ заработал Центр компетенций НТИ «Перспективные технологии для космических систем и сервисов». Запланировано создание в 2025–2027 годах летных и опытных образцов малых космических аппаратов ДЗЗ в оптическом и радиолокационном диапазонах, а также их ключевых компонентов: камер, радаров и двигателей • Индийские компании XDLINX Space Labs и Sisir Radar планируют создать первый в Индии частный радарный спутник L-диапазона • Компания BlackSky (США) планирует разработать спутник для широкоформатной съемки.
Новости двойного назначения… Мультиспектральные спутники Muon для мониторинга лесных пожаров вызвали интерес у Космических сил США и NRO • Не обошли своим вниманием американские военные и гиперспектральные снимки спутника XCUBE-1 компании Xplore. Снимки с пространственным разрешением 5 метров должны помочь военным в обнаружении замаскированных объектов • Американская NOVI Space, которая уже является оборонным подрядчиком, планирует создать на орбите группировку из 40 спутников ДЗЗ с возможностями обработки данных на орбите • ESA, ранее занимавшееся только гражданскими космическими программами, теперь продвигает программу создания группировки ДЗЗ двойного назначения с рабочим названием Earth Observation Government Service.
… и просто военные. #война Очередные контракты ICEYE и Planet • Директоры Meta, Palantir и OpenAI получили звания подполковников армии США и возглавят “Отряд 201”, который должен помочь армии США привлечь в свои ряды людей, ориентированных на создание и использование новых технологий.
Оперативные цифровые модели поверхности. #DEM Американская Array Labs заключила контракт на 1,25 млн долларов с ВВС США на развитие возможностей оперативного создания цифровых моделей земной поверхности. В 2026 году компания планирует начать развертывание собственной группировки радарных спутников • Maxar Intelligence уже договорилась о доступе к данным группировки Array Labs.
Методы ДЗЗ. Вышла статья с описанием полезной нагрузки и анализом первых результатов работы первого в мире космического интерферометрического альтиметра GNSS-R (iGNSS-R), запущенного Китаем в 2023 году. #GNSSR
#обучение Программа секции «Дистанционное зондирование» Летней Космической Школы – 2025. Регистрация здесь • Цикл вебинаров NASA ARSET: спутниковые лидары для построения вертикальных профилей атмосферы.
#данные В Федеральном фонде данных ДЗЗ появились все ИК-каналы спутников “Электро-Л” и “Арктика-М” в радиационных температурах • Вышли новые новые данные по солености морской поверхности и обновился Copernicus Interactive Climate Atlas.
#R Пакет
#снимки До и после оползня на юго-западе Швейцарии • Разноцветное озеро Алаколь на ложно-цветовом композите радарных снимков Sentinel-1 • Сокращение в 10 раз площади поверхности озера Чад • Отключение электричества в Испании по данным VIIRS Day/Night Band • Первые опубликованные снимки, сделанные радарным спутником P-диапазона ESA Biomass.
#ИИ тоже обучался на данных MODIS: модель SatVision Top-of-Atmosphere позволяет восстанавливать зашумленные изображения.
Запущен GOSAT-GW — уникальный японский спутник для мониторинга парниковых газов и водного цикла • В составе миссии SpaceX Transporter-14, помимо радарных спутников ICEYE и Capella, запущены три гиперспектральных спутника и два аппарата, которые будут вести наблюдение в тепловом ИК-диапазоне.
Укрупнение платформ для малых спутников. Компания Apex (США) разработала спутниковую платформу Comet, рассчитанную на полезную нагрузку до 500 кг • Болгарская EnduroSat привлекла 49 миллионов долларов инвестиций на создание завода по производству спутников на базе свой платформы Gen3 Endurance, рассчитанной полезную нагрузку массой от 200 до 500 кг.
Планы. В МФТИ заработал Центр компетенций НТИ «Перспективные технологии для космических систем и сервисов». Запланировано создание в 2025–2027 годах летных и опытных образцов малых космических аппаратов ДЗЗ в оптическом и радиолокационном диапазонах, а также их ключевых компонентов: камер, радаров и двигателей • Индийские компании XDLINX Space Labs и Sisir Radar планируют создать первый в Индии частный радарный спутник L-диапазона • Компания BlackSky (США) планирует разработать спутник для широкоформатной съемки.
Новости двойного назначения… Мультиспектральные спутники Muon для мониторинга лесных пожаров вызвали интерес у Космических сил США и NRO • Не обошли своим вниманием американские военные и гиперспектральные снимки спутника XCUBE-1 компании Xplore. Снимки с пространственным разрешением 5 метров должны помочь военным в обнаружении замаскированных объектов • Американская NOVI Space, которая уже является оборонным подрядчиком, планирует создать на орбите группировку из 40 спутников ДЗЗ с возможностями обработки данных на орбите • ESA, ранее занимавшееся только гражданскими космическими программами, теперь продвигает программу создания группировки ДЗЗ двойного назначения с рабочим названием Earth Observation Government Service.
… и просто военные. #война Очередные контракты ICEYE и Planet • Директоры Meta, Palantir и OpenAI получили звания подполковников армии США и возглавят “Отряд 201”, который должен помочь армии США привлечь в свои ряды людей, ориентированных на создание и использование новых технологий.
Оперативные цифровые модели поверхности. #DEM Американская Array Labs заключила контракт на 1,25 млн долларов с ВВС США на развитие возможностей оперативного создания цифровых моделей земной поверхности. В 2026 году компания планирует начать развертывание собственной группировки радарных спутников • Maxar Intelligence уже договорилась о доступе к данным группировки Array Labs.
Методы ДЗЗ. Вышла статья с описанием полезной нагрузки и анализом первых результатов работы первого в мире космического интерферометрического альтиметра GNSS-R (iGNSS-R), запущенного Китаем в 2023 году. #GNSSR
#обучение Программа секции «Дистанционное зондирование» Летней Космической Школы – 2025. Регистрация здесь • Цикл вебинаров NASA ARSET: спутниковые лидары для построения вертикальных профилей атмосферы.
#данные В Федеральном фонде данных ДЗЗ появились все ИК-каналы спутников “Электро-Л” и “Арктика-М” в радиационных температурах • Вышли новые новые данные по солености морской поверхности и обновился Copernicus Interactive Climate Atlas.
#R Пакет
geodata позволяет загружать множество видов пространственных данных: административные границы, данные о климате, рельефе, карты земного покрова и землепользования, OSM, календари сельскохозяйственных культур и мн. др.#снимки До и после оползня на юго-западе Швейцарии • Разноцветное озеро Алаколь на ложно-цветовом композите радарных снимков Sentinel-1 • Сокращение в 10 раз площади поверхности озера Чад • Отключение электричества в Испании по данным VIIRS Day/Night Band • Первые опубликованные снимки, сделанные радарным спутником P-диапазона ESA Biomass.
#ИИ тоже обучался на данных MODIS: модель SatVision Top-of-Atmosphere позволяет восстанавливать зашумленные изображения.
❤6🔥2👍1