Ai2, uydu verilerini yeniden kullanılabilen harita bileşenlerine dönüştürüyor
Ai2, OlmoEarth v1.3 modeliyle birlikte yıllık uydu gösterimlerini ve tarayıcıdan kullanılan harita aracını yayımladı. Model, bir yıllık radar ve çok bantlı görüntüleri küçük sayısal gösterimlere dönüştürüyor. Bu veriler ürün türü ve arazi örtüsü haritalarında yeniden kullanılabiliyor; kullanıcılar yerleri karşılaştırıp küçük sınıflandırıcılar eğitirken ham görüntüleri her görev için baştan işlemek zorunda kalmıyor.
Yapay Zekâ··Gece
Bir yıllık uydu gözlemleri yeniden kullanılabiliyor
ABD’deki kâr amacı gütmeyen yapay zekâ enstitüsü Ai2, OlmoEarth v1.3 modelini, önceden hesaplanmış yıllık uydu gösterimlerini ve tarayıcıdan kullanılan harita aracını yayımladı. Bu gösterimler, farklı haritalama görevlerinde yeniden kullanılabilen sayısal bileşenler. Model, Sentinel-1 uydusunun radar gözlemleriyle Sentinel-2 ve Landsat’ın çok bantlı görüntülerini birleştiriyor. Bir yıllık gözlem dizisini okuyarak yeryüzündeki her 10 metrelik alanı 128 sayıyla temsil ediyor. İlk 64 boyut, daha küçük ve bağımsız bir gösterim olarak da kullanılabiliyor. Böylece her yeni ürün türü veya arazi örtüsü sınıflandırmasında aynı ham uydu görüntülerini yeniden indirip işlemek yerine önceden hazırlanmış verilerle çalışmak mümkün oluyor. Modelin içinde görüntüleri okuyan bir dönüştürücü, arazi parçalarının bilgisini bir araya getiren dikkat havuzlama katmanı ve sonucu daha az sayıyla ifade eden doğrusal katman bulunuyor.[1], [2]
Tarayıcı aracı etiketli noktalardan harita çıkarıyor
Tarayıcı aracı benzer yerleri aramayı, yıllar arasında karşılaştırma yapmayı ve işaretlenmiş birkaç noktadan küçük bir sınıflandırıcı eğitmeyi sağlıyor. Sonuçlar, haritanın coğrafi koordinatlarını koruyan GeoTIFF biçiminde dışarı aktarılabiliyor. Ai2, bu araç için hesap veya grafik işlemci gerekmediğini belirtiyor. Önceki OlmoEarth Studio kullanımında her görev için ayrı model uyarlaması, görüntülerin indirilip saklanması ve grafik işlemciye erişim gerekiyordu. Özel tarih, veri türü, çözünürlük veya model uyarlaması gerektiren işler için Studio kullanılmaya devam ediyor. Hazır gösterimler, veri paylaşım platformu Source Cooperative üzerinden dağıtılıyor. Kullanıcılar indirdikleri bu bileşenlerin üzerine yerel bilgisayarda çalışan küçük sınıflandırıcılar kurabiliyor; ürün türü, arazi örtüsü ve değişim haritaları bu kullanımın örnekleri arasında.[1], [2]
Yıllık arşivlerde kaynak görüntüler izlenebiliyor
Ai2, 2023–2025 dönemi için küresel arşivler bulunduğunu söylüyor; Japon yayını, 2023 için bazı bölgelerin henüz tamamlandığını belirtiyor. 2017–2022 döneminin kapsamı ise seçilmiş ülkelerle sınırlı. Bir yıllık arşiv yaklaşık 150 terabayt tutuyor. Kaynak tabloları, her yıl ve 20 kilometrelik alan için hangi uydu görüntülerinin kullanıldığını gösteriyor. Model ağırlıkları, ön eğitim verileri ve kodu OlmoEarth Artifact License kapsamında paylaşılıyor. Kullanım örnekleri arasında Kenya’daki küçük çiftliklerin ürünlerini sınıflandırmak, Bangladeş’in başkenti Dakka’nın batısındaki tuğla fırınlarını bulmak ve Endonezya’da yangın hasarını incelemek var. Yeni PLANTEUR kıyaslaması da tropikal tarımda ürün türlerini ayırt etmeye odaklanıyor.[1], [2]
