السبت، 30 يوليه 2022 - 09:49 ص

غالبًا ما يهتم مستخدمو بيانات GEO INT ومؤسسة الاستخبارات الجغرافية المكانية في الولايات المتحدة الأمريكية، بمعرفة ما إذا كانت هناك توسع في المباني في امتداد حضري؟ وهل تضررت الطرق، أو البنية التحتية، بعد كارثة طبيعية مثلا؟.

وفي هذا الصدد طورت شركة لوكهيد مارتن، أدوات الذكاء الاصطناعي و التعلم الآلي والعميق التي كتشاف التغييرات على الأرض، باستخدام صور الأقمار الصناعية المتسلسلة الزمنية، لتقديم اكتشاف تلقائي سريع للتغيير.

وبفضل التدرب على البيانات الحقيقية، تسمح الخوارزميات التي تعمل داخل الأداة بالتقييم والاستدلال للمستخدمين النهائيين.

وأوضح دوم ليدوك، مهندس معالجة الصور في شركة لوكهيد مارتن: "في حالة التنمية الحضرية، يمكن استخدام تقنيات التعلم العميق لإظهار كيف يمكن مراقبة صور الأقمار الصناعية بمرور الوقت من أجل المناطق سريعة التحضر".

وأضاف: "يمكن أن توفر خوارزميات ما بعد المعالجة إمكانية اكتشاف تغيير مستوى الكائن مع تحديد الموقع والوقت الذي تم فيه إنشاء المباني الجديدة."

ومع ما يكفي من مدخلات البيانات على مستوى البكسل لوضع العلامات، يمكن في الواقع تعليم الذكاء الاصطناعي لتحديد الأشياء والتعرف عليها - مثل أنواع الطائرات والسفن أو الأضرار التي لحقت بالبنية التحتية بعد العواصف - في المناطق التي تراقبها.

وأضاف Dagen Braun ، مهندس الذكاء الاصطناعي / ML في شركة Lockheed Martin: "يمكن استيعاب بيانات مستوى «البكسل» بواسطة خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا لتوفير أبعاد الطائرة، أو نوع الدفع، بالإضافة إلى تمييز أنواع الطائرات والسفن والمباني".

وأضاف: "يسمح هذا للمحلل الميداني باكتساب فهم أفضل للموقف بسرعة واقتراح مسار العمل بثقة والتجهيزك للخطط المستقبلية."التعلم العميق والذكاء الاصطناعي.. يكشفان خبايا صور الأقمار الصناعية

اقرأ أيضا| واشنطن تفرض عقوبات جديدة على روس بسبب التدخل في الانتخابات الأمريكية