OrbiNet - ИИ ассистент для обработки информации и усовершенствование функционала геосервисов.
Current situation
Текущая ситуация
В контексте проекта OrbiNet, который занимается космическим мониторингом и обработкой данных, текущая ситуация может быть описана так: системы космического мониторинга и геосервисов активно используются для сбора, обработки и анализа данных с целью мониторинга окружающей среды, прогнозирования природных и техногенных катастроф и поддержки принятия решений. Эти системы интегрируют различные технологии, включая спутниковый мониторинг, алгоритмы распознавания образов и обработку больших данных.
Disadvantages
- Ограниченные вычислительные ресурсы: На борту космических аппаратов доступно ограниченное количество вычислительных ресурсов.
- Задержки в передаче данных: Существуют ограничения на пропускную способность, что приводит к задержкам в передаче и обработке данных.
- Точность распознавания образов: Несмотря на достижения, существует потребность в улучшении точности и надежности систем распознавания образов.
- Интеграция данных: Интеграция и анализ данных из различных источников остаются сложной задачей.
Ideal final result
Идеальный конечный результат
Идеальный конечный результат - создание высокоэффективной, автономной системы для космического мониторинга и геосервисов, способной обрабатывать огромные объемы данных в реальном времени, обеспечивать высокую точность распознавания образов и быть адаптированной к ограниченным вычислительным и коммуникационным ресурсам космических аппаратов.
Gaps
- Улучшение вычислительной эффективности: Необходимы инновации для повышения вычислительной эффективности при ограниченных ресурсах.
- Оптимизация передачи данных: Требуются новые подходы к сжатию и передаче данных для уменьшения задержек.
- Расширение возможностей распознавания образов: Разработка более продвинутых алгоритмов для повышения точности и надежности распознавания.
- Интеграция и анализ данных: Улучшение методов интеграции и анализа разнородных данных.
Problem statement
Задачи, которые нужно решить
- Разработка эффективных алгоритмов: Создание алгоритмов, оптимизированных для работы в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.
- Инновации в области передачи данных: Разработка методов эффективного сжатия и передачи данных.
- Улучшение алгоритмов распознавания образов: Создание и внедрение более точных и надежных алгоритмов распознавания.
- Методы интеграции данных: Разработка усовершенствованны
Similar projects
Пропажа скота, особенно в крупных пастбищных областях или в удаленных районах, может быть серьезной проблемой для фермеров и владельцев скота. Этот процесс может происходить по разным причинам, включая недостаточное пастбище, кражи, атаки диких животных или даже потерю ориентации животных в незнакомой местности. Однако, вне зависимости от причины, потеря скота приводит к финансовым потерям и может снизить производственную эффективность ферм. Эффективным решением этой проблемы является использование БПЛА с нейроной сетью, которая может опознать на камере потерявшихся животных, после сделать два снимка в двух отрезках времени, скинуть местоположение, фото потерявшегося скота или животных. Благодаря чему можно вычислить направление, скорость миграции и будущее положение.
In our company, the CI/CD processes are very long (over 2 hours). Since this is a blocking step in the release flow it causes holdups of our fast-paced releases. Eventually, we are getting a backlog of unreleased features, which could be mitigated by releasing many things at once, but that comes with additional risks.
