AI を現場に浸透させ、大型モデルでリモート センシング アプリケーションの新たな章を開きます

AI を現場に浸透させ、大規模モデルでリモート センシング アプリケーションの新たな章を開く

長い間、天然資源はリモート センシング産業の「最初の」ものだと言われてきました。しかし、リモートセンシング画像の急増に伴い、衛星画像の鮮明さ不足や判読能力の不足といった問題が顕在化しています。 「AIリモートセンシング」の「組み合わせ」が誕生しました 人工知能により、既存データの活用深度が大幅に向上し、リモートセンシング情報の翻訳能力が強化され、より精緻で正確な情報が出力されます結果はさらに直感的になります。

人工知能技術の継続的な進歩に伴い、リモート センシング技術もよりスマートで効率的な方向に発展しています。では、AIを活用したリモートセンシング技術はどのような火種を生み出すことができるのでしょうか?従来のリモートセンシング業界をどのように「破壊」するのでしょうか?今日は「中国科学技術情報」をフォローして調べてください。

実際の衛星リモートセンシングアプリケーションを実現できるのは AI だけですか?

リモート センシング技術は、都市運営、天然資源調査、植生分類、作物の監視、環境監視など、国民経済と人々の生活に広く使用されています。リモートセンシング技術を利用するユーザーがリモートセンシングデータから得たいのは実は情報であり、これがリモートセンシングアプリケーションが直面する最大のボトルネックでもあります。データの抽出と解釈から情報適用までのボトルネックです。より具体的には、この問題は、正確なデータの欠如、計算の速度不足、分析の深さ不足として要約できます。

真に効果的な衛星リモート センシング アプリケーションは、人工知能テクノロジーに依存することによってのみ実現できることに、ますます多くの人々が気づき始めています。それから。人工知能により既存データの活用深度が大幅に向上し、リモートセンシング情報の翻訳能力が強化され、より精緻で正確な結果を出力する「AIリモートセンシング」の「組み合わせ」が誕生しました。より鮮明で直感的な結果も得られます。

AIの活用により、農業衛星が宇宙の地面を「写真」で「撮影」し、その画像データをもとに、気象条件などを組み合わせてアルゴリズムが正確に生育状況を「計算」します。作物。地方自治体や農家に参考情報を提供します。 これは、AI リモートセンシングを活用したデジタル農業の典型的なシナリオです。農業を行う際に、「空を見て食べる」という受け身的な作業が不要になり、分析されたデータに基づいて積極的なアクションを起こすことができます。黄土に向かって空に戻るというハードワークモードに別れを告げて、「心に」「記録がある」とリラックスしてください。

実際、AI リモート センシングには、土地被覆分類、地形分析、都市計画、農業モニタリング、天然資源管理、その他の分野など、幅広い応用の見通しもあります。

リモートセンシング大型モデルにより、AI を現場に浸透させることができます

データ集約型ビジネスであるリモート センシングは、大規模なリモート センシング画像の解釈と分析から、基礎となる AI モデルのトレーニングと推論に至るまで、実行効率とコンピューティング リソースのコストに非常に敏感です。特に、あらゆる分野で高速応答および高解像度のリモート センシング アプリケーションに対する需要が高まり続ける中、AI のコンピューティング能力がリモート センシング AI の開発にとって大きな障害となっています。したがって、これはAIリモートセンシング大型モデル産業の集中的な発展も刺激しました。

この大型モデルの利点は何ですか?大規模なデータの事前トレーニングを適用することで、「車輪の再発明」現象を回避します。これまで、AI リモート センシングを含む AI アプリケーションは単一のイノベーション プロセスであり、シーン内の特定の問題を解決するたびに、小規模な作業場のように、基本的なデータとアルゴリズムから「やり直し」が必要でした。 -スタイルの生産; 現在は 大規模モデルの出現により、一般的な機能に基づいて、企業や開発者は、学習済みモデルを、まるで一般商品の「工業用大量生産」と同じように効率的に高品質なリモートセンシングAIアプリケーションを生み出すことで、分野全体のシンプルかつ効率的な開発を実現します。

大規模な AI モデルによってもたらされるパラダイム革新により、AI リモート センシング テクノロジーも農業業界のより細分化されたシナリオに低コストかつ高効率で「組み込まれ」、デジタル農業テクノロジーを支援することが予測されます。アップグレードとプロモーション。

大学や企業による集中的な発表は、業界の将来が期待できることを示しています

産業力学の観点から、ますます多くのハイテク企業や科学研究機関が大規模な AI リモート センシング モデルを「増加」し始めており、段階的に進歩してリモートで使用されています。センシング産業。

たとえば、Shangtang AI リモートセンシング大規模モデルは、一般的な視覚大規模モデルに基づいており、さまざまな陸地種、さまざまな画像タイプ、さまざまな画像時間とスペクトル帯域に対する高い一般化機能を備え、高度な土地オブジェクト解釈機能を備えています。生成パッチ効果は手動アノテーションに匹敵します。これは、作物産業の監視、非農業および非穀物の監視、耕地利用管理、農業関連信用、農業関連保険の分野で広く使用されており、中国科学院航空宇宙情報革新研究所や、北京盛騰人工知能生態イノベーションセンターの技術チームは、「航空宇宙」を立ち上げた。「Lingmo」大型モデルは、リモートセンシングデータを理解して復元する機能があり、クロスモーダルリモートセンシングデータの共通意味空間を表すことができる。将来的には、三次元復元などの分野にとどまらず、土地・資源、交通、水利などさらに多くの産業に応用が広がり、宇宙の統合利用のための完全なソリューションが提供される可能性があります。 、宇宙と地上; 航空宇宙の野心は、マルチモーダルリモートセンシングデータ用の「Tianquan」の大規模なビジュアルモデルを作成し、既存の「AIリモートセンシング」ビジネスモデルの下でのサンプルの注釈とモデルの一般化の限界を解決することを目的としており、次のことに取り組んでいます。 「セグメンテーション、検出、生成」の統合インテリジェント リモート センシング エコシステムを構築し、国防安全保障、土地資源、交通と水の保全、その他の応用分野を強化します。

AI リモートセンシング大型モデルには多くの利点がありますが、将来の産業用途の方向性においては、依然としていくつかの課題に直面するでしょう。大量のリモートセンシングデータを迅速かつ効率的に処理および分析することは、依然として難しい問題です。さらに、リモートセンシングデータのセキュリティとプライバシーをどのように保護するかも解決すべき問題です。

これには、リモートセンシングの自動解釈における人工知能手法の問題をさらに解決する必要があり、引き続きサンプルデータベースを拡張し、多様性と地域サンプルを増やす必要があります。その一方で、ディープラーニングを設計する必要があります。リモート センシング専用のニューラル ネットワーク。スペクトル情報と地球科学の知識をネットワークに統合することで、物理的な地理的要素やオブジェクトの分類などの困難な問題を効果的に解決できます。これには間違いなく、安全で独立した人工知能のための我が国の中核技術とインフラストラクチャの開発に依存し、インテリジェントなリモートセンシング解釈研究などの科学研究革新のブレークスルーを支援し、産業生態学的繁栄を達成することが必要です。

つまり、人工知能テクノロジーとコンピューティング能力が継続的に向上しているため、AI リモートセンシングの大型モデルの応用の可能性は依然として非常に広いです。 将来的には、大型AIリモートセンシングモデルがより多くの分野で重要な役割を果たし、人類社会の持続可能な発展に大きく貢献することが期待されます。

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