تكشف شركة Terabyte عن حملتها لاستخدام الذكاء الاصطناعي لإطلاق العنان لقوة البيانات الجغرافية المكانية

تشير لقطة شاشة لمنصة برمجيات تيرابايت إلى سفن الشحن والمستودعات ومزارع الطاقة الشمسية ومواقع التعدين ومناطق إزالة الغابات. أنتج استعلام معقد أكثر من 2000 نتيجة يمكن تصفيتها بشكل أكبر. انقر على الصورة للحصول على نسخة أكبر. (الائتمان: تيرابايت AI)

اتصلت شركة ناشئة سرية في سياتل تيرابايت منظمة العفو الدولية تكشف النقاب عن منصة برمجية تستخدم الذكاء الاصطناعي لغربلة بيانات الأقمار الصناعية في الوقت الفعلي بحثًا عن الأحجار الكريمة الجغرافية المكانية.

يقوم “محرك بحث الأرض” الخاص بشركة Terabyte بتحليل تدفقات صور الأقمار الصناعية، وتحديد الميزات المثيرة للاهتمام، وربط النقاط من خلال استعلامات اللغة الطبيعية. الميزة الرئيسية للنظام هي أن مجموعات البيانات الخاصة به لا تحتاج إلى الخضوع لعملية التعليق التوضيحي اليدوية الشاقة والمكلفة.

قال الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك: “نحن نستخدم تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف الذاتي لفهم وحدات البكسل بشكل أساسي دون الحاجة إلى إضافة تعليقات توضيحية إليها يدويًا”. ريشي مادهوك قال GeekWire.

وأوضح: “هناك العديد من التطبيقات التي يمكنك القيام بها، مثل تحديد قطاعات خطوط الكهرباء، والعثور على أماكن وقوف السيارات بالقرب من الطرق السريعة دون أكشاك شحن المركبات الكهربائية، واكتشاف سفن الحاويات التي تدخل الميناء”. “إذا كنت ترغب في مراقبة مضيق هرمز، يمكنك استخدام نموذجنا للقيام بذلك. المناطق التي أزيلت منها الغابات، والتعدين المكشوف في أريزونا – كلها مفاهيم مختلفة تمامًا، لكن نموذجنا قادر على فهمها لأنه نموذج أساسي.”

تيرابايت هذا الأسبوع في هانتسفيل، علاء. سأعرض وجهة نظري فيه ورشة عمل مشتركة بين وكالة الفضاء الأوروبية وناسا حول نماذج الذكاء الاصطناعي لرصد الأرض. ومن المقرر عقد جلسة عمل يوم الأربعاء، وسيتحدث فيها المؤسس المشارك للشركة والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا، فوكسون يوومن المقرر أن يقدم عرضا شفهيا يوم الخميس.

أسس مادهوك ويو شركة تيرابايت العام الماضي، مع تقسيم العمليات بين سياتل وسان فرانسيسكو. قاد مادهوك سابقًا مبادرات الذكاء الاصطناعي الجغرافية المكانية كمبيوتر مايكروسوفت الكوكبيبينما عمل يو كمدير أبحاث رئيسي في شركة مايكروسوفت وقاد الشركة النموذج الأساسي الجغرافي المكاني مشروع.

المؤسسان المشاركان لشركة Terabyte AI، ريشي مادهوك وفاكسون يو، كلاهما من ذوي الخبرة في مايكروسوفت. (صور تيرابايت AI)

وعلى الصعيد المالي، قال مادهوك إن المشروع حصل على تمويل أولي من Ascend وPSL Ventures ومستثمرين ملائكيين، على الرغم من أنه رفض تحديد حجم الاستثمار.

قال كيربي وينفيلد، المدير الإداري المؤسس لشركة Ascend، في بيان عبر البريد الإلكتروني إن Terabyte “تبني طبقة النموذج الأساسي لذكاء الأقمار الصناعية. … إنهم يبنون البنية الأساسية لواجهة برمجة التطبيقات والذكاء الاصطناعي التي ستعمل على تشغيل الجيل التالي من تطبيقات ذكاء الموقع.”

وقال فيفيك لاداساريا، المدير الإداري لشركة Pioneer Square Labs والشريك العام في PSL Ventures، إن صندوقه استثمر في Terabyte “لأن البيانات الجغرافية المكانية هي واحدة من الفئات الأكثر أهمية والمحرومة في تكنولوجيا المؤسسات”.

وقال لادساريا عبر البريد الإلكتروني: “إن كمية البيانات الجغرافية المكانية تنمو بسرعة، ومع ذلك لا تزال معظم المنظمات غير قادرة على الوصول إليها أو التصرف بناءً عليها بشكل فعال”. “Sage وFaksun هما المشغلان النادران – لقد عاشا هذه المشكلة بشكل مباشر ويعرفان بالضبط ما يلزم لبناء طبقة البنية التحتية التي تفتحها. والتيرابايت هي تلك الطبقة، ونعتقد أنها تصبح أساسية.”

في حين أن النماذج الأساسية ذات المستشعر الواحد موجودة بالفعل لتحليل نطاق واسع من بيانات المستشعر التي تلتقطها شركات الأقمار الصناعية، قال مادهوك إن “تيرابايت هي الطبقة النموذجية الأولى التي تدمج بسلاسة رادار الفتحة البصرية والاصطناعية والحرارية والطيفية الفائقة في نموذج أساسي واحد.” يمكن لهذا النهج متعدد أجهزة الاستشعار أن يدعم الاستجابة السريعة للمواقف المتغيرة بسرعة مثل الكوارث الطبيعية.

“على سبيل المثال، يمكننا العمل مع شركات المرافق أو حتى مع المستجيبين الأوائل، وعندما يحدث حريق هائل، يمكنهم طرح أشياء مثل، “أرني الأحياء وأجزاء خطوط الكهرباء الواقعة على بعد ميل من حريق غابات نشط في كاليفورنيا أو واشنطن”، قال مادهوك. “لأنه عندما تحدث الكوارث، يجب أن تكون قادرًا على تتبعها على الفور وفي الوقت الفعلي، ولا يوجد الكثير من التقنيات التي يمكنها حقًا تقديم نظرة ثاقبة لها.”

ويشكل تقييم المخاطر تطبيقاً محتملاً آخر ــ على سبيل المثال، لمعالجة التحديات التي تواجهها شركات التأمين في تقييم مخاطر حرائق الغابات. وقال: “إذا كانوا قادرين على توصيف المخاطر بشكل جيد من خلال فهم ما إذا كانت هناك أشياء عالية الخطورة مثل التعدي على الغطاء النباتي، فسيكون بمقدورهم تحديد أسعار أفضل لبعض هذه الأشياء”.

وقال مادهوك إنه يمكن أيضًا تثبيت البرنامج على الأقمار الصناعية التي تدور حول الأرض لتصفية البيانات قبل أن يتم ربطها بالوصلة الهابطة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تقليل التأخير الزمني والتكاليف التي قد تكون مرتبطة بربط كميات هائلة من البيانات من قمر صناعي لمراقبة الأرض أو مركز بيانات مداري.

وقال مادهوك: “هدفنا هو إنشاء نموذج لا يعمل فقط في المحطة الأرضية، ولكن أيضًا على الحافة، بحيث يمكن أن يساعد كل هذه التطبيقات الحساسة للوقت في مراقبة الأشياء”. وقال إن الشركة تعمل بالفعل على الترتيب لعرض توضيحي للفصل الدراسي.

وبينما لا تزال تيرابايت تعمل على تحسين استراتيجية أعمالها، فإن التركيز المباشر ينصب على عملاء المؤسسات. وقال مادهوك: “تركز حالة استخدام الشركات الناشئة لدينا بشكل أكبر على B2B، لذلك نحن نعمل مع تراخيص مؤسسات أكبر، ولكن في النهاية سيكون الأمر قائمًا على الاشتراك”.

تيرابايت ليست الشركة الوحيدة التي تقدم تحليل البيانات الجغرافية المكانية. لاعبين آخرين في السوق محرك جوجل الأرض و أطياف بلاكسكي. ولا تزال العديد من الشركات مثل StarCloud وSophia Space تعمل على خطط للوصول إلى ذروة قوة الحوسبة في الفضاء. هل ستتمكن تيرابايت من المنافسة؟

قال مادهوك: “أرى أن شركة Sophia Space والعديد من الشركات المماثلة في هذا المجال شركاء”. “هناك الكثير من الشركات، سواء كانت تبني أقمارًا صناعية أو تجمع صورًا، وهي جيدة حقًا فيما تفعله – وهو بناء أقمار صناعية أو إرسال أجهزة كمبيوتر إلى الفضاء. إن حمضنا النووي هو بناء أفضل النماذج الجغرافية المكانية، وهذا هو هدفنا.”

رابط المصدر