L'intelligence artificielle aide les cartes satellite à améliorer la clarté, montrant les projets mondiaux d'énergies renouvelables et la couverture forestière

Selon les informations du 3 septembre, l'Allen Institute for AI, fondé par le co-fondateur de Microsoft, Paul Allen, a récemment publié un nouvel outil appelé Satlas, qui contient la première génération d'exploits de cartes au monde utilisant la technologie de l'intelligence artificielle pour améliorer la clarté des images satellite. peut montrer des projets d’énergies renouvelables et la couverture forestière dans le monde entier.

Ce site a remarqué que cette carte utilise des images satellite du satellite Sentinel-2 de l'Agence spatiale européenne. Cependant, ces images ne parvenaient toujours pas à montrer clairement les détails du sol, c'est pourquoi ils ont utilisé une solution appelée « super-résolution ». Fondamentalement, les modèles d'apprentissage profond sont utilisés pour renseigner des détails, tels que ce à quoi pourrait ressembler un bâtiment, afin de produire une image haute résolution.

L'image ci-dessus est une image haute résolution de Nakuru, au Kenya, générée par l'intelligence artificielle, et l'image ci-dessous est une image basse résolution du même endroit capturée par satellite

Actuellement, Satlas est principalement axé sur les projets d’énergies renouvelables à travers le monde et la couverture forestière. Les données sont mises à jour mensuellement et couvrent la partie de la Terre surveillée par Sentinel-2, qui comprend la majeure partie du monde à l'exception de l'Antarctique et de la haute mer loin de la terre.

La carte montre les parcs solaires et les éoliennes terrestres et offshore. Elle peut également être utilisée pour observer les changements dans la couverture forestière au fil du temps, ce qui est important pour les décideurs politiques qui tentent d'atteindre leurs objectifs climatiques et environnementaux.

Selon l'Allen Institute, il s'agit du premier outil à couvrir un si large éventail de domaines et il est gratuit et ouvert au public, et ses développeurs ont également déclaré qu'il pourrait s'agir de la première démonstration de technologie de super-résolution à l'échelle mondiale. carte.

Bien sûr, il reste encore quelques problèmes à résoudre. Comme d'autres modèles d'IA générative, Satlas est sujet aux « hallucinations » et dessine parfois des bâtiments d'une manière étrange. Par exemple, le bâtiment est rectangulaire, alors que le modèle peut penser qu'il s'agit d'un trapèze ou quelque chose du genre, ce qui peut être dû à des différences. dans les styles architecturaux de différentes régions dont le modèle est difficile à prédire. Une autre « illusion » courante consiste à placer les voitures et les bateaux là où le modèle pense qu'ils devraient être, sur la base des images utilisées pour entraîner le modèle.

Pour développer Satlas, l'équipe de l'Institut Allen a dû parcourir manuellement des images satellite, marquant 36 000 éoliennes, 7 000 plates-formes offshore, 4 000 fermes solaires et 3 000 couverts forestiers. Pour obtenir la super-résolution, ils ont fourni au modèle de nombreuses images basse résolution prises à différents moments et au même endroit. Le modèle utilise ces images pour prédire les détails des sous-pixels dans les images haute résolution.

L'Institut Allen prévoit également d'étendre Satlas pour fournir d'autres types de cartes, dont une qui identifie les types de cultures cultivées dans le monde.

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