मुख्य तथ्य
- उपग्रह हर दिन पृथ्वी पर बड़ी मात्रा में डेटा भेजते हैं, लेकिन जानकारी को समझने के लिए पैसे और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।
- शोधकर्ताओं ने सस्ते और आसानी से उपग्रह डेटा का उपयोग करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने का एक नया तरीका विकसित किया है।
- उपग्रह डेटा का उपयोग विकासशील देशों में स्वास्थ्य में सुधार और समुदायों की योजना बनाने के लिए किया जा सकता है।
उपग्रह छवियों की जांच के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने का एक नया तरीका दुनिया भर के लोगों की मदद कर सकता है।
700 से अधिक इमेजिंग उपग्रह पृथ्वी की परिक्रमा करते हैं, लेकिन केवल सरकारें और धन और विशेषज्ञता वाली कंपनियां ही उनके द्वारा उत्पादित डेटा तक पहुंच सकती हैं। अब, शोधकर्ताओं ने हाल के एक पेपर में कहा कि उन्होंने कम लागत वाली, उपयोग में आसान तकनीक का उपयोग करके एक मशीन लर्निंग सिस्टम का आविष्कार किया है जो दुनिया भर में शोधकर्ताओं और सरकारों के लिए उपग्रह विश्लेषणात्मक शक्ति ला सकता है।
"सड़कों और पुलों जैसे बुनियादी ढांचे की योजना बनाने या खाद्य सहायता को लक्षित करने के लिए, हमें यह जानना होगा कि लोग कहाँ रहते हैं और उनकी ज़रूरतें क्या हैं," पेपर के सह-लेखक जोनाथन प्रॉक्टर ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया. "सैटेलाइट इमेजरी और मशीन लर्निंग उन जगहों पर सामाजिक-आर्थिक स्थितियों को मापने में मदद कर सकता है जहां अन्य माप अपर्याप्त हैं।"
आकाश में आंखें
शोध पत्र के अनुसार, इमेजिंग उपग्रहों का बढ़ता बेड़ा हर दिन लगभग 80 टेराबाइट्स को पृथ्वी पर वापस भेजता है। लेकिन अक्सर, मीठे पानी की आपूर्ति जैसे संकीर्ण विषयों पर जानकारी प्राप्त करने के लिए इमेजिंग उपग्रहों का निर्माण किया जाता है।
डेटा स्नैपशॉट की तरह साफ, व्यवस्थित छवियों के रूप में नहीं आता है। इसके बजाय, यह कच्चा डेटा है, बाइनरी जानकारी का एक समूह है, और डेटा तक पहुंचने वाले शोधकर्ताओं को यह जानना होगा कि वे क्या चाह रहे हैं।
सैटेलाइट इमेजरी और मशीन लर्निंग उन जगहों पर सामाजिक-आर्थिक स्थितियों को मापने में मदद कर सकता है जहां अन्य माप अपर्याप्त हैं।
इतने टेराबाइट डेटा को स्टोर करना महंगा है। छवियों में एम्बेडेड डेटा परतों को डिस्टिल करने के लिए अतिरिक्त कंप्यूटिंग शक्ति और मानव विशेषज्ञों को इसे समझने की आवश्यकता होती है।
इन समस्याओं को हल करने के लिए, UC बर्कले के शोधकर्ताओं ने MOSAIKS विकसित किया, जो सैटेलाइट इमेजरी और किचन सिंक का उपयोग करके मल्टी-टास्क ऑब्जर्वेशन के लिए छोटा है। यह उपग्रह डेटा से निकाले गए सैकड़ों चर का विश्लेषण कर सकता है-मिट्टी और पानी की स्थिति से लेकर आवास, स्वास्थ्य और गरीबी-वैश्विक स्तर पर। शोध पत्र से पता चलता है कि कैसे MOSAIKS अमेरिकी जनगणना ब्यूरो द्वारा तैयार की गई न्यूनतम निवेश महंगी रिपोर्ट के साथ दोहरा सकता है।
"मशीन लर्निंग और रिमोट सेंसिंग के संयोजन से हमें पारिस्थितिक परिवर्तन की निगरानी करने, भविष्य के बुनियादी ढांचे के विकास की योजना बनाने और वास्तविक समय में प्राकृतिक आपदाओं का जवाब देने में मदद करने की क्षमता है," कागज पर एक सह-लेखक एस्थर रॉल्फ ने बताया एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर।
ऊपर से मदद
सैटेलाइट डेटा पहले से ही विकास परियोजनाओं की कुंजी है। ब्राजील सरकार अमेज़ोनिया में विकास परियोजनाओं के लिए उपग्रह-व्युत्पन्न डेटा का उपयोग करती है, स्पेस एंटरप्राइज काउंसिल के कार्यकारी निदेशक डेविड लॉग्सडन, जो अध्ययन में शामिल नहीं थे, ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया। अमेरिका में, योजनाकार आईओटी सेंसर से जुड़कर सड़कों, पुलों और बंदरगाहों के 21वीं सदी के आधुनिक नेटवर्क के निर्माण में मदद के लिए उपग्रह डेटा का उपयोग करेंगे।
"कई विकासशील देश राष्ट्रीय बुनियादी ढांचा परियोजनाओं में तेजी लाने में मदद करने के लिए उभरती हुई प्रौद्योगिकी (एआई, ऑटोमेशन, क्लाउड, आदि) को उपग्रह डेटा के साथ जोड़ रहे हैं," उन्होंने कहा।
"सैटेलाइट डेटा में तापमान माप शामिल हो सकते हैं जो ग्लोबल वार्मिंग अध्ययन का समर्थन करते हैं," इयान गुडरिज, स्पायर ग्लोबल में मार्केटिंग के वरिष्ठ निदेशक, एक कंपनी जो डेटा और एनालिटिक्स प्रदान करने के लिए उपग्रहों का उपयोग करती है, ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया।मिट्टी की नमी की रीडिंग दूर-दराज के इलाकों में भी सूखे और जंगल की आग के लिए शुरुआती चेतावनियों में मदद कर सकती है।
वही मौसम डेटा जो दोपहर में बारिश की भविष्यवाणी करने में मदद करता है, संक्रामक बीमारी के जोखिम वाले समुदायों की पहचान करने में भी मदद कर सकता है, गुड्रिज ने कहा।
"ऐसा इसलिए है क्योंकि पर्यावरण की स्थिति संचरण को प्रभावित कर सकती है," उन्होंने कहा। "इन कारकों को ध्यान में रखते हुए, महामारी विज्ञानियों ने कभी-कभी मौसम डेटा-जैसे तापमान, आर्द्रता, और पराबैंगनी सूचकांक-मॉडल में शामिल किया है जो भविष्यवाणी करते हैं कि रोग कैसे फैलते हैं।"
सैटेलाइट डेटा आवासीय घरों से लेकर पावर ग्रिड तक बुनियादी ढांचे की योजना बनाते समय मौसम के मिजाज और किसी क्षेत्र के लिए प्राकृतिक आपदाओं के जोखिम का विश्लेषण करने में भी मदद कर सकता है।
मोसाइक्स का हालिया आविष्कार उपग्रह डेटा के लाभों को अधिक लोगों तक पहुंचा सकता है।
"कुल मिलाकर, सार्वजनिक निर्णय लेने को सूचित करने के लिए आर्थिक परिणामों की दूर से समझी जाने वाली भविष्यवाणियों का उठाव अपनी प्रारंभिक अवस्था में है," प्रॉक्टर ने कहा।"सैटेलाइट इमेजरी और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की बढ़ती बहुतायत, हालांकि, आने वाले वर्षों में विकास में तेजी लाने की संभावना है।"
