機器學(xué)習(xí)模型首次在太空檢測云層變化
研究人員首次在太空訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型。圖片來源:牛津大學(xué)官網(wǎng)
科技日報北京7月31日電 (記者劉霞)據(jù)英國牛津大學(xué)官網(wǎng)29日報道,該??茖W(xué)家首次在外太空一顆人造衛(wèi)星上訓(xùn)練了一個機器學(xué)習(xí)模型,這一成果可實現(xiàn)很多應(yīng)用領(lǐng)域的實時監(jiān)測和決策,有望徹底改變遙感衛(wèi)星的能力。相關(guān)論文已經(jīng)提交于近期舉行的國際地球科學(xué)與遙感研討會。
遙感衛(wèi)星收集的數(shù)據(jù)是航空測繪、天氣預(yù)報、森林監(jiān)測等許多關(guān)鍵活動的基礎(chǔ)。目前,大多數(shù)衛(wèi)星只能被動地收集數(shù)據(jù),無法作出決定或檢測變化,數(shù)據(jù)必須中繼到地球進行處理,而這通常需要數(shù)小時甚至數(shù)天時間,從而限制了人們識別自然災(zāi)害等事件、迅速應(yīng)對的能力。
在最新研究中,研究團隊在衛(wèi)星上訓(xùn)練了一個簡單的模型RaVAEn,以從衛(wèi)星直接拍攝的空中圖像中檢測出云層的變化。該模型基于“小樣本學(xué)習(xí)”方法,當(dāng)模型只有幾個樣本可供訓(xùn)練時,該方法使模型能夠?qū)W習(xí)最重要的特征,其關(guān)鍵優(yōu)點是可將數(shù)據(jù)壓縮成更小的代表數(shù)據(jù),使模型得以更高效運行。
通常,開發(fā)一個機器學(xué)習(xí)模型需要幾輪訓(xùn)練,而新模型在約1.5秒內(nèi)就完成了訓(xùn)練階段(使用了1300多張圖像)。當(dāng)團隊利用新數(shù)據(jù)測試該模型的性能時,其會在約1/10秒內(nèi)自動檢測到云是否存在。
研究人員表示,該模型可很好地適應(yīng)不同的任務(wù),并使用其他形式的數(shù)據(jù)。他們目前打算開發(fā)更先進的模型,以自動區(qū)別對人類產(chǎn)生重大影響的變化(如洪水、火災(zāi)等)和自然變化(如不同季節(jié)樹葉顏色的變化)。另一個目標是為更復(fù)雜的數(shù)據(jù),如高光譜衛(wèi)星拍攝的圖像開發(fā)模型,以檢測甲烷泄漏,并應(yīng)對氣候變化。
此外,傳統(tǒng)機載衛(wèi)星傳感器容易受到惡劣環(huán)境條件影響,因此需要定期校準,而在外層空間使用機器學(xué)習(xí)有助于克服這一難題。
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