卫星网络轨道洞察力如何影响我们的生活?

谷歌长期以来一直致力于“组织全球信息并使其普遍可用和有用”这个企业无论是在搜索网站,社交或者城市周围的企业所在地,一直通过各种科技手段分析人类产生的数据。但是如果不是从这些方面收集世界的信息,你可以通过俯视地球本身来开始组织上面的所有数据呢?

现在我们可以采用卫星拍摄的图像,用于观察和分析人类活动。它可以监控沃尔玛停车场的汽车数量,以了解销量和繁忙程度,全球新房数量,全球储油罐中的石油数量和生产特斯拉汽车厂的日常。传统的经济数据也衡量这些类型的东西,但是卫星图像更准确地指示了地球上正在发生的事情。通过卫星图像我们能更接近真相,避免被虚假数据所蒙蔽。

为了从成千上万的图像中提取有用信息,需要构建一个融合了人工智能的复杂软件系统,使对冲基金,政府机构等让他们从AI中获取到有用的数据进行分析。这款软件系统更像是一种自助服务应用程序,可以让客户自己寻找新的见解。将技术广泛提供给企业,政府和其他组织,让任何人都可以观察这个星球。

案例:预测美国农场的玉米产量

通过清晰的图像转化成结构化的公共数据来确定农场的位置,并获得与这些地点相匹配的图片,用于衡量农作物的健康状况。当实际收益率达到预期时,技术正在发挥作用并转移到华尔街,使投行们准确预测到农产品的产量。

AI公司是怎么进行AI预测训练的?

与许多现代AI项目一样,人类必须训练他们得到准确的模型为基础。某AI公司拥有约130名员工,花了数年时间招聘和教授约50名合同工,以查看图像,在图片中标记有用的东西,并将这些观察结果输入计算机。例如,这些人将查看城市的照片,并标出中途建成的房屋和新建的房屋的图像。最终,计算机学会自己做这件事。过去需要几个月才能完善数据集,AI公司现在可以在几周内创建一个数据集,这使得它能够计算越来越多的东西。

过去,数据的整理模型预测需要花费大量的时间,以使其工作正常。现在通过AI公司提供的工具,只需点击几下鼠标,他们就可以利用数据。例如,有人可以选择要使用的分析内容 如: 车辆,船舶,住宅,飞机,土地,基础设施变更,交通 - 然后指定他们想要检查的时间段。接下来,他们可以从现有的地点数据库中选择国家,省份,城市,港口甚至特定商店,或者通过在地图上绘图来创建自己感兴趣的区域。例如,现在可以通过汽车的分布来选择加油站建设在哪里更加合理。

人流量信息来自跟踪智能手机使用的服务,然后与卫星图像配对以估计工厂中有多少人工作以及每个工人生产多少东西。AI公司的任务是建立一个全球经济运作方式的数学模型,这听起来像世界上的圣人。

实际案例

Hanley Wood首席执行官Jeff Meyers 去年与Orbital合作改善了美国房地产市场的数据。他的公司出售详细描述数百万建筑项目状况的信息,而且从历史上看,大部分数据都是由当地人慢慢收集的。相比之下,卫星图像提供每周一次,有时每天一次的市场观察。“它为我们提供了前所未有的清晰度,”迈耶斯说。“如果这个系统在2008年就已经存在,那么你很快就会知道有大量的库存。”

BOTTOM LINE - Orbital Insight正在从成千上万的卫星图像中提取有用信息,以建立全球经济运作方式的数学模型。

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