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Amazon et la CIA veulent apprendre à l'IA à regarder depuis l'espace
Pourquoi les ordinateurs ne peuvent-ils pas observer la Terre d'en haut et cartographier automatiquement nos routes, nos bâtiments et nos tas d'ordures ? L'opérateur de satellites DigitalGlobe s'associe à Amazon, la branche capital-risque de la CIA, et au fabricant de puces Nvidia pour tenter d'y parvenir.
Dans le cadre d'un projet commun, DigitalGlobe a publié aujourd'hui des images satellite représentant l'ensemble de Rio de Janeiro avec une résolution de 50 centimètres. Les contours de 200 000 bâtiments à l'intérieur des quelque 1 900 kilomètres carrés de la ville ont été marqués manuellement sur les photos. L'ensemble de données SpaceNet, comme on l'appelle, est destiné à susciter des efforts pour former des algorithmes d'apprentissage automatique pour interpréter eux-mêmes des photos satellites haute résolution.
DigitalGlobe indique que l'ensemble de données SpaceNet devrait éventuellement inclure des images haute résolution d'un demi-million de kilomètres carrés de la Terre, et qu'il ajoutera des annotations au-delà des seuls bâtiments. Les données de DigitalGlobe sont beaucoup plus détaillées que les données satellitaires accessibles au public telles que celles de la NASA, qui ont généralement une résolution de dizaines de mètres. Amazon rendra les données SpaceNet disponibles via son service de cloud computing. Nvidia fournira des outils pour aider les chercheurs en apprentissage automatique à former et à tester des algorithmes sur les données, et CosmiQ fonctionne , une division de la branche de capital-risque de la CIA In-Q-Tel axée sur l'espace, soutient également le projet.
Un logiciel sera formé pour étiqueter des bâtiments dans des images satellites à l'aide d'un ensemble de données d'images comme celle-ci.
Nous devons développer de nouveaux algorithmes pour ces données, déclare Tony Frazier, vice-président senior chez DigitalGlobe. La société exploite quatre satellites d'imagerie et fournit des données aux agences de renseignement américaines, aux agences humanitaires et à d'autres organisations qui comptent aujourd'hui principalement sur les humains pour extraire les données des images.
Frazier dit qu'il devrait être possible de former des logiciels pour faire des choses comme cartographier les routes et les bâtiments des bidonvilles, suivre les changements apportés aux infrastructures urbaines telles que les bancs de parc et les panneaux d'arrêt, et mesurer les matériaux utilisés dans les toits et autres structures. Ce type d'informations pourrait avoir une valeur commerciale et aider à éclairer les programmes de santé et d'aide, dit-il.
Mark Johnson, PDG de Laboratoires Descartes , une startup qui prédit les rendements des cultures à partir d'images satellites publiques, affirme que les nouvelles données devraient être les bienvenues pour les startups et les chercheurs. Les applications potentielles pourraient inclure l'estimation de la production économique de l'activité dans les zones urbaines ou l'orientation des gouvernements municipaux sur la manière d'améliorer les services tels que la collecte des ordures, dit-il.
SpaceNet est calqué sur ImageNet, une collection d'un million de photos étiquetées qui a soutenu la recherche sur la reconnaissance d'images pendant des années, y compris des sauts récents et énormes dans sa précision (voir The Revolutionary Technique That Quietly Changed Machine Vision Forever ). Des entreprises telles que Google et Facebook utilisent une technologie de reconnaissance d'images basée sur des idées testées pour la première fois sur ImageNet.