Искусственный ум сумеет вычислить профицит нефти… из космоса

    Никто и не знает, сколько нефти осталось на планетке. Никто даже с минимальной толикой убежденности и не может сообщить, сколько нефти ждет собственного часа, дабы попасть на базар. Авторы стартапа Orbital Insight задумываются, что сумеют ответить на эти вопросцы, анализируя спутниковые снимки.

    Искусственный ум сумеет вычислить профицит нефти… из космоса

    Основоположник Джими Кроуфорд — профессионал в отрасли ИИ, работавший с NASA и Гугл — поясняет, что может выполнить это же, анализируя большущее число фото нефтяных резервуаров с «плавающими крышками». Когда резервуар исчерпан, крышка опускается, и солнце кидает тень на конфигурации снутри резервуара. При обнаружении картины тамошнего, как только изменяются эти тени, аналитики в силах оценить, сколько нефти доступно во любых резервуарах, за которыми они наблюдают.

    Дабы отследить паттерны, корпорация употребляет способы искусственного ума, кои задействуют Facebook и Гугл для анализа фото. Однако заместо тамошнего, дабы пробовать познать кошек на фото либо познать, какие из ваших друзей наклюкались ночькой в клубе, Orbital Insight уповает найти информацию, влияющую на мировую экономику, вроде излишков либо недостатка нефти.

    Это же один из примеров тамошнего, что можно предпринять с технологией Orbital Insight. Кроуфорд разговаривает, что корпорация уже сотрудничает с несколькими хедж-фондами по этаким проектам, как только оценка размеров строительства в Китае, оценка размеров собранного зерна в Нашей родины в минувшем году и сколько машин стоят на парковках около больших розничных магазинов по всему миру — эти заданные умеют посодействовать обусловить торговые тенденции.

    Однако Кроуфорд намерено, дабы Orbital Insight, который поднял раунд в 8,5 миллиона баксов финансирования от Sequoia Capital, выполнял все больше, чем умеют предположить самые творческие инвесторы. «Мы пытаемся осознать крупномасштабные тенденции и собрать них совместно для управляющих и лиц, принимающих решения, в фолиант числе компаний и неправительственных организаций», — разговаривает он. Правительства либо экологические организации могли бы, к примеру, применять эту технологию для мониторинга вырубки лесов.

    Правительства и компании анализируют спутниковые снимки уже не мало лет. Однако исключительно в ближайшее время возникла вероятность для корпораций вроде Orbital Insight получать свежайшие снимки на повседневной базе, и не идя ва-банк. Это же сопряжено в изрядной степени с ростом «наноспутников» — относительно дешевых спутников, действующих на разработках телефонов. Эти спутники дешево возводить и запускать, так как огромное количество них можно упаковать в одну ракету. Зависимо от объема спутника, они умеют быть запущены откуда угодно по стоимости от 300 тыщ перед началом 2 миллионов баксов, разговаривает Джейсон Эндрюс, CEO Spaceflight Services, предприятия, которая выполняет и запускает спутники и предоставляет сервисы по обслуживанию спутников взаимосвязи.

    Недорогие спутники и не так массивные, как только классические, однако довольно столь же хороши, дабы выполнять снимки из космоса. «Фотографии из космоса привычно стоят тыщи баксов и требуются месяцы, дабы них сделать», — разговаривает он. Потому фото на Гугл Earth и не обновляются повседневно. Однако предприятия вроде SkyBox, которую Гугл заполучила в минувшем году, и Planet Labs умеют выполнять снимки этакого замысла на повседневной базе задаром.

    Развитие наноспутников вдохновило Кроуфорда основать Orbital Insight. Однако заместо тамошнего, дабы выполнять собственные спутники, он решил сосредоточиться на программном обеспечении. Команда Кроуфорда употребляет обширный диапазон способов машинного обучения и машинного зрения, дабы автоматизированно рассматривать фото, кои коллекционируют альтернативные предприятия, в фолиант числе и глубочайшее обучение, поле искусственного ума, на котором помешаны Facebook и Гугл.

    «В NASA существовало неувязкой то, что бюджеты съедались по наибольшей части аппаратным обеспечением, — разговаривает он. — Невероятно мудрено выстроить организацию мирового класса сразу же с аппаратной и программной сторон. Потому мы желаем, дабы аппаратные предприятия выполняли оборудование, а уж мы займемся программным обеспечением».