OrbiNet - ИИ ассистент для обработки информации и усовершенствование функционала геосервисов.
5 причин почему наш сервис уникальный Предварительная обработка данных на борту космических аппаратов: Ассистент способен обрабатывать данные непосредственно на борту спутников, что позволяет оптимизировать процесс передачи данных и ускорить их анализ.
Космический мониторинг: Ассистент используется для обработки и анализа данных, получаемых с космических аппаратов, что позволяет выполнять мониторинг различных явлений на Земле и в космосе.
Обработка данных: Проект фокусируется на обработке и систематизации широкого спектра данных, включая растровые и векторные данные, для их дальнейшего использования в геосервисах.
Распознавание образов: "OrbiNet" внедряет новейшие технологии для распознавания образов, что позволяет автоматизировать анализ изображений и других данных, улучшая точность и скорость обработки информации.
Потоковые алгоритмы обработки данных: Проект разрабатывает и применяет потоковые алгоритмы для эффективной обработки растровых данных, а также их векторизации, что повышает эффективность и скорость работы геосервисов.
If | Мы улучшаем точность распознавания образов в OrbiNet, используя более мощные алгоритмы машинного обучения и больше данных для обучения, |
|---|---|
Then | Это увеличивает точность и надежность идентификации и мониторинга объектов, что критически важно для космического мониторинга и предсказаний, например, в случае лесных пожаров или землетрясений. |
But | Это также значительно увеличивает вычислительные затраты и требования к объему передаваемых данных, что может ограничивать оперативность и эффективность работы системы, особенно когда предварительная обработка данных происходит на борту космического аппарата, где вычислительные ресурсы и пропускная способность связи ограничены. |
Мы работаем над проектом OrbiNet, который помогает улучшить космические наблюдения и геосервисы. Вот что нам нужно сделать:
1. Создавать крутые алгоритмы:
- Что хотим:Нужно сделать алгоритмы, которые будут круто работать даже если мощности компьютера ограничены, как это бывает в космосе.
- Задачи:
- Посмотреть, как можно сделать алгоритмы эффективнее, чтобы они требовали меньше мощности.
- Создать такие алгоритмы, чтобы они мало использовали память и не загружали процессор.
2. Новые способы передачи данных:
- Что хотим: Найти способы, как можно быстро и эффективно передавать данные, чтобы не было задержек и не нужно было много интернета.
- Задачи:
- Придумать, как сжимать данные так, чтобы не терять важную информацию.
- Сделать правила (протоколы) для передачи данных, которые хорошо работают даже если интернет не очень.
3. Лучше распознавать картинки:
- Что хотим: Улучшить алгоритмы, которые могут опознавать объекты на фото или видео, чтобы всё работало точнее и надёжнее.
- Задачи:
- Разработать алгоритмы, которые могут точно определять и классифицировать объекты.
- Встроить эти алгоритмы в системы, чтобы они работали быстро и без ошибок.
4. Как объединять данные:
- Что хотим: Сделать инструменты, которые помогут собирать и анализировать данные с разных источников, чтобы у нас была полная и точная информация.
- Задачи:
- Создать способы, как сочетать разные данные, например, снимки с спутника, радары и датчики, чтобы они дополняли друг друга.
- Разработать инструменты для анализа этих данных, чтобы мы могли видеть общую картину и делать правильные выводы.
Всё это мы делаем, чтобы наша система для космических наблюдений и геосервисов была умной, надёжной и могла быстро реагировать на изменения, анализировать данные и помогать принимать важные решения.
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.
