Njia Muhimu za Kuchukua
- Setilaiti husambaza data nyingi duniani kila siku, lakini kubainisha taarifa kunahitaji pesa na ujuzi.
- Watafiti wamebuni njia mpya ya kutumia kujifunza kwa mashine ili kutumia data ya setilaiti kwa bei nafuu na kwa urahisi.
- Data ya satelaiti inaweza kutumika kuboresha afya na kupanga jumuiya katika mataifa yanayoendelea.
Njia mpya ya kutumia mashine kujifunza kukagua picha za setilaiti inaweza kusaidia watu duniani kote.
Zaidi ya setilaiti 700 za kupiga picha zinazunguka dunia, lakini ni serikali na makampuni yaliyo na utajiri na ujuzi pekee ndiyo yanaweza kufikia data wanayozalisha. Sasa, watafiti walisema kwenye karatasi ya hivi majuzi kwamba wamevumbua mfumo wa kujifunza kwa mashine kwa kutumia teknolojia ya gharama ya chini, rahisi kutumia ambayo inaweza kuleta nguvu za uchambuzi wa satelaiti kwa watafiti na serikali duniani kote.
"Ili kupanga miundombinu kama vile barabara na madaraja au kulenga msaada wa chakula, tunahitaji kujua watu wanaishi wapi na mahitaji yao ni nini," Jonathan Proctor, mwandishi mwenza wa jarida hilo, aliiambia Lifewire katika mahojiano ya barua pepe.. "Picha za setilaiti na kujifunza kwa mashine kunaweza kusaidia kupima hali za kijamii na kiuchumi katika maeneo ambayo vipimo vingine havitoshi."
Macho angani
Msururu unaokua wa satelaiti za kupiga picha huongezeka takriban terabaiti 80 kila siku kurudi Duniani, kulingana na karatasi ya utafiti. Lakini mara nyingi, satelaiti za kupiga picha hutengenezwa ili kunasa taarifa kuhusu mada finyu kama vile usambazaji wa maji yasiyo na chumvi.
Data haifiki kama picha nadhifu, zenye mpangilio, kama vile vijipicha. Badala yake, ni data mbichi, habari nyingi za mfumo shirikishi, na watafiti wanaofikia data wanapaswa kujua wanachotafuta.
Taswira ya setilaiti na kujifunza kwa mashine kunaweza kusaidia kupima hali za kijamii na kiuchumi katika maeneo ambapo vipimo vingine havitoshi.
Kuhifadhi data ya terabaiti nyingi ni gharama kubwa. Kutengeneza tabaka za data zilizopachikwa kwenye picha kunahitaji nguvu ya ziada ya kompyuta na wataalamu wa kibinadamu kuifafanua.
Ili kutatua matatizo haya, watafiti katika UC Berkeley walitengeneza MOSAIKS, kifupi cha Kuchunguza Kazi nyingi kwa kutumia Picha za Satelaiti na Sinki za Jikoni. Inaweza kuchanganua mamia ya vigezo vinavyotolewa kutoka kwa data ya satelaiti-kutoka kwa udongo na hali ya maji hadi makazi, afya, na umaskini duniani kote. Karatasi ya utafiti inaonyesha jinsi MOSAIKS inaweza kuiga ripoti za gharama ndogo za uwekezaji zilizotayarishwa na Ofisi ya Sensa ya Marekani.
"Kuchanganya kujifunza kwa mashine na kutambua kwa mbali kuna uwezo wa kutusaidia kufuatilia mabadiliko ya kiikolojia, kupanga maendeleo ya miundombinu ya siku zijazo, na kukabiliana na majanga ya asili kwa wakati halisi," Esther Rolf, mwandishi mwenza kwenye karatasi hiyo, aliambia. Lifewire katika mahojiano ya barua pepe.
Msaada Kutoka Juu
Data ya setilaiti tayari ni muhimu kwa miradi ya maendeleo. Serikali ya Brazil hutumia data inayotokana na satelaiti kwa miradi ya maendeleo huko Amazonia, David Logsdon, mkurugenzi mtendaji wa Baraza la Biashara ya Nafasi, ambaye hakuhusika katika utafiti huo, aliiambia Lifewire katika mahojiano ya barua pepe. Nchini Marekani, wapangaji watatumia data ya setilaiti kusaidia kujenga mtandao wa kisasa wa barabara, madaraja na bandari wa karne ya 21 kwa kuunganisha kwenye vitambuzi vya IOT.
"Mataifa kadhaa yanayoendelea yanachanganya teknolojia inayochipuka (AI, otomatiki, wingu, n.k.) na data ya satelaiti ili kusaidia kuharakisha miradi ya miundombinu ya kitaifa," aliongeza.
"Data ya setilaiti inaweza kujumuisha vipimo vya halijoto vinavyotumia masomo ya ongezeko la joto duniani," Iain Goodridge, mkurugenzi mkuu wa masoko katika Spire Global, kampuni inayotumia setilaiti kutoa data na uchanganuzi, aliiambia Lifewire katika mahojiano ya barua pepe. Usomaji wa unyevu wa udongo unaweza kusaidia maonyo ya mapema kuhusu ukame na moto wa nyika, hata katika maeneo ya mbali.
Data ile ile ya hali ya hewa inayosaidia kutabiri mvua mchana pia inaweza kusaidia kutambua jamii zilizo katika hatari ya magonjwa ya kuambukiza, Goodridge alisema.
"Hiyo ni kwa sababu hali ya mazingira inaweza kuathiri maambukizi," aliongeza. "Ili kuhesabu sababu hizi, wataalamu wa magonjwa wakati mwingine hujumuisha data ya hali ya hewa-kama vile halijoto, unyevunyevu na vielelezo vya urujuanimno-katika miundo ambayo hutabiri jinsi magonjwa yanavyoenea."
Data ya setilaiti inaweza pia kusaidia kuchanganua mifumo ya hali ya hewa na hatari ya majanga ya asili katika eneo wakati wa kupanga miundomsingi kutoka nyumba za makazi hadi gridi za umeme.
Uvumbuzi wa hivi majuzi wa MOSAIKS unaweza kuleta manufaa ya data ya setilaiti kwa watu wengi zaidi.
"Kwa ujumla, utekelezaji wa ubashiri unaohisiwa kwa mbali wa matokeo ya kiuchumi ili kufahamisha ufanyaji maamuzi wa umma uko katika hali ya uchanga," Proctor alisema."Wingi unaoongezeka wa picha za setilaiti na kanuni za ujifunzaji za mashine, hata hivyo, huenda zikaanzisha kasi ya ukuaji katika miaka ijayo."
