Key Takeaways
- Satelit memancarkan data dalam jumlah besar ke Bumi setiap hari, tetapi menguraikan informasi membutuhkan uang dan keahlian.
- Para peneliti telah mengembangkan cara baru untuk menggunakan pembelajaran mesin untuk menggunakan data satelit dengan murah dan mudah.
- Data satelit dapat digunakan untuk meningkatkan kesehatan dan merencanakan masyarakat di negara berkembang.
Cara baru menggunakan pembelajaran mesin untuk memeriksa citra satelit dapat membantu orang di seluruh dunia.
Lebih dari 700 satelit pencitraan mengorbit bumi, tetapi hanya pemerintah dan perusahaan dengan kekayaan dan keahlian yang dapat mengakses data yang mereka hasilkan. Sekarang, para peneliti mengatakan dalam makalah baru-baru ini bahwa mereka telah menemukan sistem pembelajaran mesin menggunakan teknologi berbiaya rendah dan mudah digunakan yang dapat menghadirkan kekuatan analisis satelit bagi para peneliti dan pemerintah di seluruh dunia.
"Untuk merencanakan infrastruktur seperti jalan dan jembatan atau untuk menargetkan bantuan pangan, kita perlu mengetahui di mana orang tinggal dan apa kebutuhan mereka," Jonathan Proctor, salah satu penulis makalah ini, mengatakan kepada Lifewire dalam sebuah wawancara email. "Citra satelit dan pembelajaran mesin dapat membantu mengukur kondisi sosial-ekonomi di tempat-tempat di mana pengukuran lain tidak mencukupi."
Mata di Langit
Armada satelit pencitraan yang terus bertambah memancarkan sekitar 80 terabyte setiap hari kembali ke Bumi, menurut makalah penelitian. Namun seringkali, satelit pencitraan dibuat untuk menangkap informasi tentang topik-topik sempit seperti pasokan air tawar.
Data tidak datang sebagai gambar yang rapi dan teratur, seperti snapshot. Sebaliknya, ini adalah data mentah, kumpulan informasi biner, dan peneliti yang mengakses data harus tahu apa yang mereka cari.
Citra satelit dan pembelajaran mesin dapat membantu mengukur kondisi sosial-ekonomi di tempat-tempat di mana pengukuran lain tidak mencukupi.
Menyimpan begitu banyak terabyte data itu mahal. Penyulingan lapisan data yang tertanam dalam gambar membutuhkan daya komputasi tambahan dan ahli manusia untuk menguraikannya.
Untuk mengatasi masalah ini, para peneliti di UC Berkeley mengembangkan MOSAIKS, kependekan dari Multi-Task Observation using Satellite Imagery & Kitchen Sinks. Ini dapat menganalisis ratusan variabel yang diambil dari data satelit-dari kondisi tanah dan air hingga perumahan, kesehatan, dan kemiskinan-secara global. Makalah penelitian menunjukkan bagaimana MOSAIKS dapat mereplikasi dengan laporan biaya investasi minimal yang disiapkan oleh Biro Sensus AS.
"Menggabungkan pembelajaran mesin dan penginderaan jauh memiliki potensi untuk membantu kami memantau perubahan ekologi, merencanakan pengembangan infrastruktur di masa depan, dan menanggapi bencana alam secara real-time," Esther Rolf, rekan penulis makalah tersebut, mengatakan Lifewire dalam wawancara email.
Bantuan Dari Atas
Data satelit sudah menjadi kunci proyek pengembangan. Pemerintah Brasil menggunakan data yang diturunkan dari satelit untuk proyek-proyek pembangunan di Amazonia, David Logsdon, direktur eksekutif Dewan Perusahaan Luar Angkasa, yang tidak terlibat dalam penelitian ini, mengatakan kepada Lifewire dalam sebuah wawancara email. Di AS, para perencana akan menggunakan data satelit untuk membantu membangun jaringan jalan, jembatan, dan pelabuhan modern abad ke-21 dengan menghubungkan ke sensor IOT.
"Beberapa negara berkembang menggabungkan teknologi baru (AI, otomatisasi, cloud, dll.) dengan data satelit untuk membantu mempercepat proyek infrastruktur nasional, "tambahnya.
"Data satelit dapat mencakup pengukuran suhu yang mendukung studi pemanasan global," Iain Goodridge, direktur senior pemasaran di Spire Global, sebuah perusahaan yang menggunakan satelit untuk menyediakan data dan analitik, mengatakan kepada Lifewire dalam sebuah wawancara email. Pembacaan kelembaban tanah dapat membantu peringatan dini kekeringan dan kebakaran hutan, bahkan di daerah terpencil.
Data cuaca yang sama yang membantu memprediksi hujan di sore hari juga dapat membantu mengidentifikasi komunitas yang berisiko terkena penyakit menular, kata Goodridge.
"Itu karena kondisi lingkungan bisa berdampak pada penularan," tambahnya. "Untuk memperhitungkan faktor-faktor ini, ahli epidemiologi terkadang memasukkan data cuaca seperti suhu, kelembaban, dan indeks ultraviolet dalam model yang memperkirakan bagaimana penyakit menyebar."
Data satelit juga dapat membantu menganalisis pola cuaca dan risiko bencana alam di suatu wilayah saat merencanakan infrastruktur mulai dari perumahan hingga jaringan listrik.
Penemuan MOSAIKS baru-baru ini dapat membawa manfaat data satelit bagi lebih banyak orang.
"Secara keseluruhan, penerapan prediksi hasil ekonomi yang diindra jarak jauh untuk menginformasikan pengambilan keputusan publik masih dalam tahap awal," kata Proctor."Namun, meningkatnya kelimpahan citra satelit dan algoritme pembelajaran mesin, kemungkinan akan memulai percepatan pertumbuhan di tahun-tahun mendatang."
