研究人员首次在太空训练机器学习模型。图片来源:牛津大学官网
遥感卫星收集的数据是航空测绘、天气预报、森林监测等许多关键活动的基础。目前,大多数卫星只能被动地收集数据,无法作出决定或检测变化,数据必须中继到地球进行处理,而这通常需要数小时甚至数天时间,从而限制了人们识别自然灾害等事件、迅速应对的能力。
在最新研究中,研究团队在卫星上训练了一个简单的模型RaVAEn,以从卫星直接拍摄的空中图像中检测出云层的变化。该模型基于“小样本学习”方法,当模型只有几个样本可供训练时,该方法使模型能够学习最重要的特征,其关键优点是可将数据压缩成更小的代表数据,使模型得以更高效运行。
通常,开发一个机器学习模型需要几轮训练,而新模型在约1.5秒内就完成了训练阶段(使用了1300多张图像)。当团队利用新数据测试该模型的性能时,其会在约1/10秒内自动检测到云是否存在。
研究人员表示,该模型可很好地适应不同的任务,并使用其他形式的数据。他们目前打算开发更先进的模型,以自动区别对人类产生重大影响的变化(如洪水、火灾等)和自然变化(如不同季节树叶颜色的变化)。另一个目标是为更复杂的数据,如高光谱卫星拍摄的图像开发模型,以检测甲烷泄漏,并应对气候变化。
此外,传统机载卫星传感器容易受到恶劣环境条件影响,因此需要定期校准,而在外层空间使用机器学习有助于克服这一难题。
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