Conclusiones clave
- Los satélites transmiten grandes cantidades de datos a la Tierra todos los días, pero descifrar la información requiere dinero y experiencia.
- Los investigadores han desarrollado una nueva forma de utilizar el aprendizaje automático para utilizar los datos satelitales de forma económica y sencilla.
- Los datos satelitales podrían usarse para mejorar la salud y planificar comunidades en países en desarrollo.
Una nueva forma de utilizar el aprendizaje automático para examinar imágenes satelitales podría ayudar a personas de todo el mundo.
Más de 700 satélites de imágenes orbitan la tierra, pero solo los gobiernos y las empresas con riqueza y experiencia pueden acceder a los datos que producen. Ahora, los investigadores dijeron en un artículo reciente que han inventado un sistema de aprendizaje automático utilizando tecnología de bajo costo y fácil de usar que podría brindar poder analítico satelital a investigadores y gobiernos de todo el mundo.
"Para planificar infraestructuras como carreteras y puentes o para orientar la ayuda alimentaria, necesitamos saber dónde vive la gente y cuáles son sus necesidades", dijo Jonathan Proctor, coautor del artículo, a Lifewire en una entrevista por correo electrónico.. "Las imágenes satelitales y el aprendizaje automático pueden ayudar a medir las condiciones socioeconómicas en lugares donde otras mediciones son insuficientes".
Ojos en el cielo
La creciente flota de satélites de imágenes transmite alrededor de 80 terabytes todos los días a la Tierra, según el trabajo de investigación. Pero a menudo, los satélites de imágenes se construyen para capturar información sobre temas específicos, como el suministro de agua dulce.
Los datos no llegan como imágenes claras y ordenadas, como instantáneas. En cambio, son datos sin procesar, una gran cantidad de información binaria, y los investigadores que acceden a los datos deben saber lo que están buscando.
Las imágenes satelitales y el aprendizaje automático pueden ayudar a medir las condiciones socioeconómicas en lugares donde otras mediciones son insuficientes.
Almacenar tantos terabytes de datos es costoso. Destilar las capas de datos incrustadas en las imágenes requiere potencia informática adicional y expertos humanos para descifrarlas.
Para resolver estos problemas, los investigadores de UC Berkeley desarrollaron MOSAIKS, abreviatura de Observación multitarea utilizando imágenes satelitales y fregaderos de cocina. Puede analizar cientos de variables extraídas de datos satelitales, desde las condiciones del suelo y el agua hasta la vivienda, la salud y la pobreza, a nivel mundial. El trabajo de investigación muestra cómo MOSAIKS podría replicar con una inversión mínima los informes costosos preparados por la Oficina del Censo de EE. UU.
"Combinar el aprendizaje automático y la teledetección tiene el potencial de ayudarnos a monitorear el cambio ecológico, planificar futuros desarrollos de infraestructura y responder a desastres naturales en tiempo real", dijo Esther Rolf, coautora del artículo. Lifewire en una entrevista por correo electrónico.
Ayuda desde arriba
Los datos satelitales ya son clave para los proyectos de desarrollo. El gobierno brasileño utiliza datos derivados de satélites para proyectos de desarrollo en la Amazonía, dijo a Lifewire David Logsdon, director ejecutivo del Space Enterprise Council, que no participó en el estudio, en una entrevista por correo electrónico. En los EE. UU., los planificadores utilizarán datos satelitales para ayudar a construir la red modernizada de carreteras, puentes y puertos del siglo XXI mediante la conexión a sensores IOT.
"Varias naciones en desarrollo están fusionando tecnología emergente (IA, automatización, nube, etc.) con datos satelitales para ayudar a acelerar los proyectos de infraestructura nacional", agregó.
"Los datos satelitales pueden incluir mediciones de temperatura que respaldan los estudios del calentamiento global", dijo a Lifewire Iain Goodridge, director senior de marketing de Spire Global, una empresa que utiliza satélites para proporcionar datos y análisis, en una entrevista por correo electrónico. Las lecturas de humedad del suelo pueden ayudar a las alertas tempranas de sequías e incendios forestales, incluso en áreas remotas.
Los mismos datos meteorológicos que ayudan a predecir la lluvia en la tarde también pueden ayudar a identificar comunidades en riesgo de enfermedades infecciosas, dijo Goodridge.
"Eso se debe a que las condiciones ambientales pueden afectar la transmisión", agregó. "Para tener en cuenta estos factores, los epidemiólogos a veces incluyen datos meteorológicos, como la temperatura, la humedad y el índice ultravioleta, en modelos que pronostican cómo se propagan las enfermedades".
Los datos satelitales también pueden ayudar a analizar los patrones climáticos y el riesgo de desastres naturales en una región al planificar la infraestructura, desde viviendas residenciales hasta redes eléctricas.
La reciente invención de MOSAIKS podría brindar los beneficios de los datos satelitales a más personas.
"En general, la adopción de predicciones de resultados económicos obtenidas mediante sensores remotos para informar la toma de decisiones públicas está en pañales", dijo Proctor."Sin embargo, es probable que la creciente abundancia de imágenes satelitales y algoritmos de aprendizaje automático inicie un crecimiento acelerado en los próximos años".
