Обновились гиперспектральные данные Wyverns Open Data Program
Компания Wyverns объявила об обновлении своей программы открытых данных (https://opendata.wyvern.space/):
• доступны снимки Dragonette-003
• появились снимки за 2025 год
• улучшена перекрестная калибровка между спутниками
• данные доступны через STAC
📸 Коралловые рифы Драй Тортугас (Dry Tortugas) у побережья штата Флорида (США) — снимок Dragonette-003
#снимки #данные #гиперспектр
Компания Wyverns объявила об обновлении своей программы открытых данных (https://opendata.wyvern.space/):
• доступны снимки Dragonette-003
• появились снимки за 2025 год
• улучшена перекрестная калибровка между спутниками
• данные доступны через STAC
📸 Коралловые рифы Драй Тортугас (Dry Tortugas) у побережья штата Флорида (США) — снимок Dragonette-003
#снимки #данные #гиперспектр
Пять лет первой в мире плавучей атомной теплоэлектростанции
➊ В центре сцены — первая в мире плавучая атомная теплоэлектростанция ПАТЭС в Певеке. Снимок сделан спутником Sentinel-2 10 июня 2024 года. ➋ Фото Росатома.
Станция сдана в промышленную эксплуатацию 5 лет назад, 22 мая 2020 года. Сегодня ПАТЭС снабжает энергией Певек и значительную часть Чаун-Билибинского энергоузла на западной Чукотке. Станция создала основу для будущей замены выбывающих мощностей Билибинской АЭС и старой ТЭЦ, став основой для развития Баимского горнорудного кластера.
#снимки
➊ В центре сцены — первая в мире плавучая атомная теплоэлектростанция ПАТЭС в Певеке. Снимок сделан спутником Sentinel-2 10 июня 2024 года. ➋ Фото Росатома.
Станция сдана в промышленную эксплуатацию 5 лет назад, 22 мая 2020 года. Сегодня ПАТЭС снабжает энергией Певек и значительную часть Чаун-Билибинского энергоузла на западной Чукотке. Станция создала основу для будущей замены выбывающих мощностей Билибинской АЭС и старой ТЭЦ, став основой для развития Баимского горнорудного кластера.
#снимки
Climate TRACE перешла к ежемесячному обновлению отчетов о выбросах парниковых газов
Организация Climate TRACE, использующая спутниковые данные и другие источники для составления отчетов о выбросах парниковых газов, стала обновлять свои отчеты о выбросах парниковых газов ежемесячно.
Отчеты Climate TRACE являются глобальными, охватывают все основные секторы и подсекторы экономики, разделены по странам (и штатам) и содержат более 9000 городских районов и более 660 млн индивидуальных источников. Задержка с предоставлением данных составляет 60 суток.
🗺 Карта выбросов
📥 Данные по секторам экономики
🌍 Climate TRACE на GEE (❗️Следите за датой обновления данных)
#данные #GHG #GEE
Организация Climate TRACE, использующая спутниковые данные и другие источники для составления отчетов о выбросах парниковых газов, стала обновлять свои отчеты о выбросах парниковых газов ежемесячно.
Отчеты Climate TRACE являются глобальными, охватывают все основные секторы и подсекторы экономики, разделены по странам (и штатам) и содержат более 9000 городских районов и более 660 млн индивидуальных источников. Задержка с предоставлением данных составляет 60 суток.
🗺 Карта выбросов
📥 Данные по секторам экономики
🌍 Climate TRACE на GEE (❗️Следите за датой обновления данных)
#данные #GHG #GEE
Карта торфяников Англии
Британские ученые разработали Карту торфяных почв Англии — England Peat Map.
🗺 England Peat Map Portal
📖 О методике создания карты
📥 Скачать карту
Ну и: “…остерегайтесь выходить на болото в ночное время, когда силы зла властвуют безраздельно”.
#данные #UK #болота
Британские ученые разработали Карту торфяных почв Англии — England Peat Map.
🗺 England Peat Map Portal
📖 О методике создания карты
📥 Скачать карту
Ну и: “…остерегайтесь выходить на болото в ночное время, когда силы зла властвуют безраздельно”.
#данные #UK #болота
Обнаружение объектов на снимках Maxar в пакете GeoDeep
В этом посте Марк Литвинчик (Mark Litwintschik) запускает встроенные в GeoDeep модели искусственного интеллекта на снимках Мьянмы и Бангкока (Таиланд), сделанных спутниками компании Maxar.
GeoDeep — Python-пакет для обнаружения объектов на спутниковых снимках. Пакет насчитывает около 1000 строк кода и использует ONNX Runtime и Rasterio.
Ниже приведены готовые модели из состава GeoDeep. Назначение их ясно их названий:
• aerovision
• birds
• buildings
• cars
• planes
• roads
• trees
• trees_yolov9
Спойлер:сколько-нибудь вменяемые результаты показала только модель buildings.
#софт #python #ИИ
В этом посте Марк Литвинчик (Mark Litwintschik) запускает встроенные в GeoDeep модели искусственного интеллекта на снимках Мьянмы и Бангкока (Таиланд), сделанных спутниками компании Maxar.
GeoDeep — Python-пакет для обнаружения объектов на спутниковых снимках. Пакет насчитывает около 1000 строк кода и использует ONNX Runtime и Rasterio.
Ниже приведены готовые модели из состава GeoDeep. Назначение их ясно их названий:
• aerovision
• birds
• buildings
• cars
• planes
• roads
• trees
• trees_yolov9
Спойлер:
#софт #python #ИИ
Онлайн-курсы Cubes & Clouds 2.0
Обновились массовые открытые онлайн-курсы Cubes & Clouds.
Новая версия курсов включает в себя материалы и упражнения по работе с экосистемой Pangeo, новую лекцию “Форматы и производительность” (Formats & Performance), включающую упражнение на измерение энергопотребления алгоритма, параллельную обработку и стратегии разбиения на кубы данных.
🖥 Материалы курса на GitHub
#обучение
Обновились массовые открытые онлайн-курсы Cubes & Clouds.
Новая версия курсов включает в себя материалы и упражнения по работе с экосистемой Pangeo, новую лекцию “Форматы и производительность” (Formats & Performance), включающую упражнение на измерение энергопотребления алгоритма, параллельную обработку и стратегии разбиения на кубы данных.
🖥 Материалы курса на GitHub
#обучение
Kuro Siwo: глобальный набор разновременных радарных данных для оперативного картографирования наводнений
• 43 глобальных события, размеченных вручную
• 338 млрд м² земной поверхности нанесено на карту
• 33 млрд м² зон подтопления и водоемов
• радарные данные: GRD (оптимизированные) и SLC
• бенчмаркинг в BlackBench
🖥 Репозиторий кода
📥 Скачать данные
📖 Kuro Siwo: 12.1 billion m² under the water. A global multi-temporal satellite dataset for rapid flood mapping
📊 Пространственное распределение данных в наборе Kuro Siwo
#датасет #наблюдение #SAR
• 43 глобальных события, размеченных вручную
• 338 млрд м² земной поверхности нанесено на карту
• 33 млрд м² зон подтопления и водоемов
• радарные данные: GRD (оптимизированные) и SLC
• бенчмаркинг в BlackBench
🖥 Репозиторий кода
📥 Скачать данные
📖 Kuro Siwo: 12.1 billion m² under the water. A global multi-temporal satellite dataset for rapid flood mapping
📊 Пространственное распределение данных в наборе Kuro Siwo
#датасет #наблюдение #SAR
Forwarded from SPUTNIX
Сейчас же компания СПУТНИКС продолжает технологические эксперименты и в этот раз был задействован один из спутников группировки ДЗЗ «Зоркий-2М».
Благодаря слаженной работе Центра управления полётами компании и лаборатории «Астродинамика» при ФКИ МГУ, рассчитавшей параметры ориентации, удалось получить снимок, которым мы рады сегодня с вами поделиться!
Попробуем объяснить в паре предложений. Основная полезная нагрузка спутника «Зоркий-2М» — это мультиспектральная камера, разработанная НПО «Лептон», позволяющая получать изображения в четырех спектральных каналах: красный, зеленый, синий, ближний инфракрасный. За это отвечают 4 фильтра на матрице камеры, а полосы — это границы между фильтрами. Когда спутник снимает Землю и движется вдоль ее поверхности, камера накапливает достаточное количество кадров с небольшим смещением так, что спектры при обработке «сшиваются» между собой и в результате дают цветное изображение, а границы спектров сглаживаются.
В случае с Луной была поставлена задача оценить точность наведения на объект, съемка велась одним кадром, без смещения, и «сшить» изображение из нескольких спектров не получится. Поэтому мы решили дать этот снимок «как есть», без редакторов, для чистоты технического эксперимента
Благодарим всех участников эксперимента и надеемся, что в будущем нас ждёт ещё больше интересных снимков околоземного пространства и не только
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
MinoSpace получила контракт на создание спутниковой группировки ДЗЗ для провинции Сычуань
Китайская частная компания MinoSpace получила контракт на создание спутниковой группировки дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) для провинции Сычуань (Sichuan).
Сумма контракта составляет 804 млн юаней (111 млн долларов). MinoSpace построит 10 спутников, 6 радарных и 4 оптических, а также обеспечит их запуск на орбиту и ввод в эксплуатацию. Проект будет обслуживать район Мэйшань (Meishan) в провинции Сычуань.
Компания MinoSpace (Beijing Weina Star Technology Co., Ltd.), основанная в 2017 году, занимается разработкой спутников, их компонентов и наземных систем. В июне 2024 года она привлекла инвестиции серии C на сумму 1 млрд юаней (137 млн долларов).
Проект одобрен Государственным комитетом по развитию и реформам (National Development and Reform Commission, NDRC) — главным органом экономического планирования Китая. Это указывает на возможную интеграцию с национальными программами по спутниковому интернету и ДЗЗ.
Примечательно, что впервые частная компания сыграет роль вертикального интегратора в создании космической инфраструктуры. Ранее такие задачи выполняли только государственные корпорации.
Этот проект отражает растущую роль частных компаний в реализации национальных космических задач Китая, а также активное участие регионов в развитии космической отрасли.
Через несколько дней после получения контракта, 21 мая, два спутника компании MinoSpace— Taijing-3 (04) и Taijing-4 (02A) — были выведены на орбиту коммерческой ракетой-носителем Lijian-1 (Kinetica-1). Они оснащены оптической и радарной полезными нагрузками соответственно.
Источник
Художественное изображение спутников: ➊ Taijing-3 02 и ➋ Taijing-4 01
#китай #SAR #оптика
Китайская частная компания MinoSpace получила контракт на создание спутниковой группировки дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) для провинции Сычуань (Sichuan).
Сумма контракта составляет 804 млн юаней (111 млн долларов). MinoSpace построит 10 спутников, 6 радарных и 4 оптических, а также обеспечит их запуск на орбиту и ввод в эксплуатацию. Проект будет обслуживать район Мэйшань (Meishan) в провинции Сычуань.
Компания MinoSpace (Beijing Weina Star Technology Co., Ltd.), основанная в 2017 году, занимается разработкой спутников, их компонентов и наземных систем. В июне 2024 года она привлекла инвестиции серии C на сумму 1 млрд юаней (137 млн долларов).
Проект одобрен Государственным комитетом по развитию и реформам (National Development and Reform Commission, NDRC) — главным органом экономического планирования Китая. Это указывает на возможную интеграцию с национальными программами по спутниковому интернету и ДЗЗ.
Примечательно, что впервые частная компания сыграет роль вертикального интегратора в создании космической инфраструктуры. Ранее такие задачи выполняли только государственные корпорации.
Этот проект отражает растущую роль частных компаний в реализации национальных космических задач Китая, а также активное участие регионов в развитии космической отрасли.
Через несколько дней после получения контракта, 21 мая, два спутника компании MinoSpace— Taijing-3 (04) и Taijing-4 (02A) — были выведены на орбиту коммерческой ракетой-носителем Lijian-1 (Kinetica-1). Они оснащены оптической и радарной полезными нагрузками соответственно.
Источник
Художественное изображение спутников: ➊ Taijing-3 02 и ➋ Taijing-4 01
#китай #SAR #оптика
”Роскосмос” предлагает доработать механизм продажи данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), сообщает “Коммерсант”. Издание ознакомилось с проектом постановления, разработанным и опубликованным госкорпорацией “Роскосмос” 26 мая на портале правовых актов.
Документ предлагает изменения в правилах использования и продажи данных дистанционного зондирования Земли. Так, уточняется расчет размера платы за предоставление данных и их копий, вводится дополнение нормы о предоставлении данных новой оперативной космической съемки пользователям и т. д. При расчете стоимости данных учитывается как информация, полученная с государственных и частных российских спутников, так и с зарубежных, чего ранее в правилах определения размера оплаты снимков ДЗЗ не было.
Также предусматривается возможность снижения стоимости данных в зависимости от их закупаемого объема, что “значительно увеличивает привлекательность таких данных для крупных заказчиков”.
Источник
#россия
Документ предлагает изменения в правилах использования и продажи данных дистанционного зондирования Земли. Так, уточняется расчет размера платы за предоставление данных и их копий, вводится дополнение нормы о предоставлении данных новой оперативной космической съемки пользователям и т. д. При расчете стоимости данных учитывается как информация, полученная с государственных и частных российских спутников, так и с зарубежных, чего ранее в правилах определения размера оплаты снимков ДЗЗ не было.
Также предусматривается возможность снижения стоимости данных в зависимости от их закупаемого объема, что “значительно увеличивает привлекательность таких данных для крупных заказчиков”.
Источник
#россия
Обновлена платформа OpenAerialMap
OpenAerialMap (https://openaerialmap.org/) — платформа для размещения, обмена и доступа к снимкам высокого разрешения со спутников и беспилотников. Благодаря гранту от Cisco, управляющая платформой компания HOT вместе с Development Seed перестроили внутреннюю инфраструктуру OpenAerialMap, полностью перейдя на стандарт STAC.
В среднем за месяц в OpenAerialMap загружается более 100 новых изображений высокого разрешения. Все снимки имеют открытую лицензию (CC-BY 4.0, с указанием авторства).
#данные
OpenAerialMap (https://openaerialmap.org/) — платформа для размещения, обмена и доступа к снимкам высокого разрешения со спутников и беспилотников. Благодаря гранту от Cisco, управляющая платформой компания HOT вместе с Development Seed перестроили внутреннюю инфраструктуру OpenAerialMap, полностью перейдя на стандарт STAC.
В среднем за месяц в OpenAerialMap загружается более 100 новых изображений высокого разрешения. Все снимки имеют открытую лицензию (CC-BY 4.0, с указанием авторства).
#данные
"Найди мне все лесопилки…"
Сэмюель Барретт (Samuel Barrett) показывает здесь и здесь как использовать предварительно вычисленные эмбеддинги ДЗЗ из базовой модели Клэя (Clay) на снимках NAIP для быстрой идентификации лесопилок в штатах Вашингтон и Орегон.
🛢 NAIP data embedded with Clay v1.5 (rev2)
🖥 Репозиторий кода на GitHub
Эксперимент показывает как эмбеддинги позволяют быстро отвечать на вопросы вроде "Что где находится?" в больших географических масштабах.
#ИИ #python
Сэмюель Барретт (Samuel Barrett) показывает здесь и здесь как использовать предварительно вычисленные эмбеддинги ДЗЗ из базовой модели Клэя (Clay) на снимках NAIP для быстрой идентификации лесопилок в штатах Вашингтон и Орегон.
🛢 NAIP data embedded with Clay v1.5 (rev2)
🖥 Репозиторий кода на GitHub
Эксперимент показывает как эмбеддинги позволяют быстро отвечать на вопросы вроде "Что где находится?" в больших географических масштабах.
#ИИ #python
Forwarded from Control Space
ТАСС и Коммерсант рассказали о разработанных Роскосмосом предложениях по обновлению механизма продаж спутниковых снимков
Чтобы не спекулировать на интерпретациях СМИ, обратимся к первоисточнику, размещенному на портале проектов нормативно-правовых актов
Ключевые предложения с изменениями вносятся в следующие акты:
📄 Постановление Правительства РФ №840 от 29.06.2019 о правилах определения размера платы за предоставление данных ДЗЗ из космоса
1️⃣ Вместо коэффициента "С", зависящего от срока пользования данными, в формулу вносятся коэффициент "Т", зависящий от актуальности данных, и коэффициент "Р", снижающий стоимость в зависимости от полного объема закупаемых данных
2️⃣ Диапазон значений коэффициента "Т": 1,8 (новая съемка), 1 (свежий архив до 90 дней), 0,6 (архив более 90 дней)
3️⃣ Коэффициент "Р" не может быть больше 1 и определяется в зависимости от типа данных (оптические, радарные), площади закупки в кв.км и проекции пикселя в метрах
4️⃣ Стоимость базовой расчетной единицы устанавливается Роскосмосом для снимков не только с российских, но и с зарубежных негосударственных аппаратов ДЗЗ
5️⃣ Стоимость базовой расчетной единицы за использование данных, передаваемых непосредственно на станции приема, приравнивается к стоимости единицы таких данных из Федерального фонда
6️⃣ Диапазон значений коэффициента "О", зависящего от уровня обработки данных, сокращается до 1 (для уровней 0 и 1) - 1,2 (для уровня 2), а само число уровней обработки - с 11 до 3
7️⃣ Диапазон значений коэффициента "П", зависящего от условий пользования данными, сокращается до 1 - 1,5, а само число таких условий - с 7 до 4
📄 Постановление Правительства № 1086 от 24.08.2019 о правилах передачи ФОИВами данных в Фонд данных ДЗЗ
1️⃣ Копии таких данных и метаданные должны передаваться в Фонд в течение не 15, а 10 рабочих дней со дня их получения
2️⃣ Уведомление Роскосмоса о закупке данных ФОИВами должно производиться в течение не 3, а 2 рабочих дней со дня закупки
📄 Постановление Правительства № 1087 от 24.08.2019 о порядке предоставления данных ДЗЗ из космоса
▸ Приобретение ФОИВами данных с негосударственных космических аппаратов осуществляется на условиях возможности их передачи неограниченному кругу третьих лиц
Понятно, что предложения Роскосмоса пока носят предварительный характер, а сам проект открыт к замечаниям со стороны отраслевого сообщества и сейчас находится на стадии проведения антикоррупционной экспертизы
Однако, уже в текущей редакции можно приветствовать:
▸ упрощение механизма ценообразования за счет сокращения числа условий пользования данными и уровней обработки данных
▸ учет актуальности данных в зависимости от глубины архива
Вероятные возражения, на мой взгляд, у ФОИВов вызовут сокращенные требования к срокам передачи данных в Фонд данных ДЗЗ. Неоднозначной выглядит попытка установить стоимость данных с зарубежных негосударственных аппаратов ДЗЗ. До конца не урегулированными остаются формулы расчета понижающего коэффициента "Р" в зависимости от объемов закупки, типов и пространственных характеристик данных
Проект постановления о внесении изменений в акты Правительства РФ: https://regulation.gov.ru/Regulation/Npa/PublicView?npaID=157069
Чтобы не спекулировать на интерпретациях СМИ, обратимся к первоисточнику, размещенному на портале проектов нормативно-правовых актов
Ключевые предложения с изменениями вносятся в следующие акты:
📄 Постановление Правительства РФ №840 от 29.06.2019 о правилах определения размера платы за предоставление данных ДЗЗ из космоса
1️⃣ Вместо коэффициента "С", зависящего от срока пользования данными, в формулу вносятся коэффициент "Т", зависящий от актуальности данных, и коэффициент "Р", снижающий стоимость в зависимости от полного объема закупаемых данных
2️⃣ Диапазон значений коэффициента "Т": 1,8 (новая съемка), 1 (свежий архив до 90 дней), 0,6 (архив более 90 дней)
3️⃣ Коэффициент "Р" не может быть больше 1 и определяется в зависимости от типа данных (оптические, радарные), площади закупки в кв.км и проекции пикселя в метрах
4️⃣ Стоимость базовой расчетной единицы устанавливается Роскосмосом для снимков не только с российских, но и с зарубежных негосударственных аппаратов ДЗЗ
5️⃣ Стоимость базовой расчетной единицы за использование данных, передаваемых непосредственно на станции приема, приравнивается к стоимости единицы таких данных из Федерального фонда
6️⃣ Диапазон значений коэффициента "О", зависящего от уровня обработки данных, сокращается до 1 (для уровней 0 и 1) - 1,2 (для уровня 2), а само число уровней обработки - с 11 до 3
7️⃣ Диапазон значений коэффициента "П", зависящего от условий пользования данными, сокращается до 1 - 1,5, а само число таких условий - с 7 до 4
📄 Постановление Правительства № 1086 от 24.08.2019 о правилах передачи ФОИВами данных в Фонд данных ДЗЗ
1️⃣ Копии таких данных и метаданные должны передаваться в Фонд в течение не 15, а 10 рабочих дней со дня их получения
2️⃣ Уведомление Роскосмоса о закупке данных ФОИВами должно производиться в течение не 3, а 2 рабочих дней со дня закупки
📄 Постановление Правительства № 1087 от 24.08.2019 о порядке предоставления данных ДЗЗ из космоса
▸ Приобретение ФОИВами данных с негосударственных космических аппаратов осуществляется на условиях возможности их передачи неограниченному кругу третьих лиц
Понятно, что предложения Роскосмоса пока носят предварительный характер, а сам проект открыт к замечаниям со стороны отраслевого сообщества и сейчас находится на стадии проведения антикоррупционной экспертизы
Однако, уже в текущей редакции можно приветствовать:
▸ упрощение механизма ценообразования за счет сокращения числа условий пользования данными и уровней обработки данных
▸ учет актуальности данных в зависимости от глубины архива
Вероятные возражения, на мой взгляд, у ФОИВов вызовут сокращенные требования к срокам передачи данных в Фонд данных ДЗЗ. Неоднозначной выглядит попытка установить стоимость данных с зарубежных негосударственных аппаратов ДЗЗ. До конца не урегулированными остаются формулы расчета понижающего коэффициента "Р" в зависимости от объемов закупки, типов и пространственных характеристик данных
Проект постановления о внесении изменений в акты Правительства РФ: https://regulation.gov.ru/Regulation/Npa/PublicView?npaID=157069
Forwarded from Госкорпорация «Роскосмос»
Роскосмос и МГТУ имени Баумана создадут 100 малых спутников
Холдинг «Российские космические системы» (входит в Роскосмос) и Московский государственный технический университет заключили соглашение о научно-техническом сотрудничестве и создании системы малых космических аппаратов формата CubeSat.
Партнеры будут совместно разрабатывать и производить спутники различного назначения на основе платформы Cubesat МГТУ имени Баумана, отрабатывать технологические решения для уже существующих многоспутниковых группировок.
Планируется создать около 100 малых спутников, представляющих собой CubeSat размера 6U, что станет оптимальной комбинацией небольшой массы платформы и необходимого объема для размещения целевой полезной нагрузки.
Также РКС и МГТУ планируют разрабатывать оборудование для наноспутников: оптические системы, научно-метеорологическую аппаратуру, системы ретрансляции, навигации и другие космические приборы.
Холдинг «Российские космические системы» (входит в Роскосмос) и Московский государственный технический университет заключили соглашение о научно-техническом сотрудничестве и создании системы малых космических аппаратов формата CubeSat.
Партнеры будут совместно разрабатывать и производить спутники различного назначения на основе платформы Cubesat МГТУ имени Баумана, отрабатывать технологические решения для уже существующих многоспутниковых группировок.
Планируется создать около 100 малых спутников, представляющих собой CubeSat размера 6U, что станет оптимальной комбинацией небольшой массы платформы и необходимого объема для размещения целевой полезной нагрузки.
Также РКС и МГТУ планируют разрабатывать оборудование для наноспутников: оптические системы, научно-метеорологическую аппаратуру, системы ретрансляции, навигации и другие космические приборы.
Репозиторий методов сегментации спутниковых изображений, ориентированные на данные
🖥 Data-Centric Methods for Satellite Image Segmentation — репозиторий, где собраны реализации методов семантической сегментации, ориентированных на данные. Эти методы в свое время победили в соревновании MVEO data-centric competition.
Авторы делятся реализацией методов приоритезации обучающих образцов на основе различных показателей:
- Выбор на основе разнообразия (Diversity-based selection). Приоритет отдается образцам, представляющим разнообразие набора данных
- Ранжирование на основе сложности (Complexity-based ranking). Фокусировка на образцах с более высоким информационным содержанием.
Основной набор данных — DFC-22, с дополнительной экспериментальной поддержкой данных Potsdam и Vaihingen.
#МО #датасет
🖥 Data-Centric Methods for Satellite Image Segmentation — репозиторий, где собраны реализации методов семантической сегментации, ориентированных на данные. Эти методы в свое время победили в соревновании MVEO data-centric competition.
Авторы делятся реализацией методов приоритезации обучающих образцов на основе различных показателей:
- Выбор на основе разнообразия (Diversity-based selection). Приоритет отдается образцам, представляющим разнообразие набора данных
- Ранжирование на основе сложности (Complexity-based ranking). Фокусировка на образцах с более высоким информационным содержанием.
Основной набор данных — DFC-22, с дополнительной экспериментальной поддержкой данных Potsdam и Vaihingen.
#МО #датасет
ESA запросит финансирование на программу разведывательных спутников ДЗЗ
Европейское космическое агентство (ESA) планирует запросить у стран-участниц финансирование на создание спутниковой системы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) для нужд безопасности.
Система должна обеспечить высокую частоту съемки — каждые полчаса, — что значительно превосходит возможности нынешних европейских спутников, предоставляющих 3–4 снимка в сутки. Это подразумевает создание спутниковой группировки, обеспечивающей частые повторные пролеты над интересующими регионами. В США подобную систему развивает Национальное управление военно-космической разведки (NRO) совместно со SpaceX и Northrop Grumman — за два года на орбиту выведено более 200 спутников.
Еврокомиссия (ЕК) уже изучает возможность создания спутниковой системы Earth Observation Government Service, которая будет решать разведывательные задачи. В январе 2024 года ЕК заключила годовые контракты на проведение технико-экономического обоснования с компаниями OHB и Telespazio.
Генеральный директор ESA Йозеф Ашбахер (Josef Aschbacher) отметил, что хотя на военные космические программы приходится 50% государственных расходов на космос в мире, в Европе этот показатель составляет 15%, и европейские страны начинают понимать, что им необходимо увеличить финансирование таких программ. “Страны-члены ESA попросили меня разработать программы, которые будут отвечать этим новым требованиям безопасности”, — сказал он.
Заявка на финансирование, с которой ESA выступит на министерской встрече в ноябре (CM25), станет первым шагом в этом направлении и будет скоординирована с инициативой ЕК по Earth Observation Government Service. ЕК уже начала планирование следующего семилетнего бюджета (multiannual financial framework, MFF), который начнет действовать с 2028 года и может поддержать дальнейшие этапы программы.
Исторически ESA сосредотачивалось на гражданских программах, и подписанная 50 лет назад Конвенция ESA закрепляет, что целью агентства является разработка космических программ “исключительно в мирных целях”. Однако некоторые поддерживаемые агентством проекты, например, разработка ракет-носителей, также могут иметь военные применения.
Источник
#война #ESA
Европейское космическое агентство (ESA) планирует запросить у стран-участниц финансирование на создание спутниковой системы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) для нужд безопасности.
Система должна обеспечить высокую частоту съемки — каждые полчаса, — что значительно превосходит возможности нынешних европейских спутников, предоставляющих 3–4 снимка в сутки. Это подразумевает создание спутниковой группировки, обеспечивающей частые повторные пролеты над интересующими регионами. В США подобную систему развивает Национальное управление военно-космической разведки (NRO) совместно со SpaceX и Northrop Grumman — за два года на орбиту выведено более 200 спутников.
Еврокомиссия (ЕК) уже изучает возможность создания спутниковой системы Earth Observation Government Service, которая будет решать разведывательные задачи. В январе 2024 года ЕК заключила годовые контракты на проведение технико-экономического обоснования с компаниями OHB и Telespazio.
Генеральный директор ESA Йозеф Ашбахер (Josef Aschbacher) отметил, что хотя на военные космические программы приходится 50% государственных расходов на космос в мире, в Европе этот показатель составляет 15%, и европейские страны начинают понимать, что им необходимо увеличить финансирование таких программ. “Страны-члены ESA попросили меня разработать программы, которые будут отвечать этим новым требованиям безопасности”, — сказал он.
Заявка на финансирование, с которой ESA выступит на министерской встрече в ноябре (CM25), станет первым шагом в этом направлении и будет скоординирована с инициативой ЕК по Earth Observation Government Service. ЕК уже начала планирование следующего семилетнего бюджета (multiannual financial framework, MFF), который начнет действовать с 2028 года и может поддержать дальнейшие этапы программы.
Исторически ESA сосредотачивалось на гражданских программах, и подписанная 50 лет назад Конвенция ESA закрепляет, что целью агентства является разработка космических программ “исключительно в мирных целях”. Однако некоторые поддерживаемые агентством проекты, например, разработка ракет-носителей, также могут иметь военные применения.
Источник
#война #ESA
Пентагон значительно увеличил бюджет на программное обеспечение Palantir для искусственного интеллекта
Министерство обороны США резко увеличивает расходы на искусственный интеллект (ИИ) для военных операций, повысив лимит контракта с Palantir Technologies на систему Maven Smart System почти до 1,3 млрд долларов до 2029 года, что на 795 млн долларов больше чем было годом ранее (480 млн долларов). Новое финансирование предназначено для боевых командований США, отвечающих за операции в различных регионах мира.
Проект Maven был запущен в 2017 году для ускоренного внедрения ИИ и машинного обучения (МО) в Вооруженных силах США. Система использует ИИ для анализа огромных объемов данных с дронов, спутников и других датчиков, чтобы быстро обнаруживать и отслеживать объекты.
В 2022 году контроль над геопространственным направлением Maven перешел к Национальному агентству геопространственной разведки (NGA), которое координирует сбор разведданных с помощью спутников и других источников.
Palantir заключила отдельные контракты с NGA и на лицензии программного обеспечения Maven Smart System для Армии, ВМС, ВВС и Космических сил США.
По данным аналитиков William Blair, рост потолка контракта отражает “массовое принятие Maven для геопространственной разведки и наведения”.
Глава NGA, вице-адмирал Фрэнк Уитворт (Frank Whitworth), сообщил, что агентство недавно выдало Palantir контракт на 28 млн долларов для расширения доступа к системе. Сейчас у Maven более 20 тысяч активных пользователей в более чем 35 программных инструментах военных служб и командований. Пользовательская база выросла в четыре раза с марта прошлого года и в два — с января нынешнего.
Уитворт отметил, что Maven ускоряет распознавание объектов на изображениях со спутников и беспилотников, снижая время на принятие решений от обнаружения до поражения цели с “часов до минут”.
“Это наш ключевой проект по целеуказанию, и мы полностью используем скорость и масштаб, которые дает ИИ”, — подчеркнул Уитворт.
Основанная в 2003 году в Пало-Альто (шт. Калифорния, США) компания Palantir специализируется на анализе больших данных и стала важным подрядчиком Пентагона. Программное обеспечение Maven Smart System применяет алгоритмы ИИ и МО для анализа и приоритизации целей, объединяя разведданные из разных источников. Над Maven работают специалисты Palantir, боевых командований и около 12 субподрядчиков.
Источник
#США #ИИ #война
Министерство обороны США резко увеличивает расходы на искусственный интеллект (ИИ) для военных операций, повысив лимит контракта с Palantir Technologies на систему Maven Smart System почти до 1,3 млрд долларов до 2029 года, что на 795 млн долларов больше чем было годом ранее (480 млн долларов). Новое финансирование предназначено для боевых командований США, отвечающих за операции в различных регионах мира.
Проект Maven был запущен в 2017 году для ускоренного внедрения ИИ и машинного обучения (МО) в Вооруженных силах США. Система использует ИИ для анализа огромных объемов данных с дронов, спутников и других датчиков, чтобы быстро обнаруживать и отслеживать объекты.
В 2022 году контроль над геопространственным направлением Maven перешел к Национальному агентству геопространственной разведки (NGA), которое координирует сбор разведданных с помощью спутников и других источников.
Palantir заключила отдельные контракты с NGA и на лицензии программного обеспечения Maven Smart System для Армии, ВМС, ВВС и Космических сил США.
По данным аналитиков William Blair, рост потолка контракта отражает “массовое принятие Maven для геопространственной разведки и наведения”.
Глава NGA, вице-адмирал Фрэнк Уитворт (Frank Whitworth), сообщил, что агентство недавно выдало Palantir контракт на 28 млн долларов для расширения доступа к системе. Сейчас у Maven более 20 тысяч активных пользователей в более чем 35 программных инструментах военных служб и командований. Пользовательская база выросла в четыре раза с марта прошлого года и в два — с января нынешнего.
Уитворт отметил, что Maven ускоряет распознавание объектов на изображениях со спутников и беспилотников, снижая время на принятие решений от обнаружения до поражения цели с “часов до минут”.
“Это наш ключевой проект по целеуказанию, и мы полностью используем скорость и масштаб, которые дает ИИ”, — подчеркнул Уитворт.
Основанная в 2003 году в Пало-Альто (шт. Калифорния, США) компания Palantir специализируется на анализе больших данных и стала важным подрядчиком Пентагона. Программное обеспечение Maven Smart System применяет алгоритмы ИИ и МО для анализа и приоритизации целей, объединяя разведданные из разных источников. Над Maven работают специалисты Palantir, боевых командований и около 12 субподрядчиков.
Источник
#США #ИИ #война