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Formas de usar grandes volumes de dados para tecnologia de satélite – O Livre

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Nos últimos anos, a tecnologia e a oferta de empresas de satélite para cientistas se expandiu consideravelmente. Milhares de pesquisadores agora usam software para analisar dados de alta resolução de satélites comerciais, como o Landviewer da EOS Data Analytics. Milhares mais estão utilizando recursos de computação em nuvem fornecidos pelas principais empresas de Internet para processar grandes quantidades de dados. Os pesquisadores usam as novas capacidades para rastrear e visualizar a perda de florestas e recifes de coral, prever o derretimento de geleiras e surtos de doenças, e monitorar as colheitas para melhorar o rendimento das culturas com o software Crop Monitoring da EOS. Muitas vezes eles analisam áreas maiores do que anteriormente era possível, às vezes até mesmo cobrindo o globo inteiro.
O objetivo de muitos satélites comerciais é produzir imagens de alta qualidade e alta resolução para governos e clientes privados. Para obter dados comerciais, os cientistas solicitam imagens de satélite ao vivo de regiões específicas. Algumas empresas reservam recursos de computação em nuvem para pesquisadores com interesses relevantes, tais como inteligência artificial ou análise de dados geoespaciais.
Hoje, a grande maioria das imagens capturadas no espaço são coletadas por satélites em órbita da Terra. Graças aos progressos tecnológicos, estes satélites modernos são mais leves, menores e mais baratos que seus predecessores. Isto lhes permite transportar cargas úteis mais complexas em números muito maiores. Suas câmeras também têm tendências similares em custo e desempenho. Se compararmos a câmera atual com a de uma década atrás, percebemos exatamente o que é que permite aos satélites de hoje tirar fotos e vídeos incrivelmente de alta definição.
O equipamento a bordo dos satélites não é a única grande evolução tecnológica na fotografia espacial. O progresso na inteligência artificial e no aprendizado de máquinas deu inteligência digital aos satélites modernos. Tudo isso é necessário para analisar novos dados.
Os satélites funcionam essencialmente como aspiradores de dados, coletando petabytes de imagens de satélite a cada semana. O influxo de dados em tempo real requer uma pré-seleção por inteligência artificial.  O sistema de câmera passa e seleciona apenas as informações mais úteis. Estas informações são pré-processadas utilizando a calibração espectral, que é adaptada a comandos diferentes. O satélite utiliza a aprendizagem da máquina para otimizar a seleção da imagem. Mas o pequeno espaço não é ideal para o armazenamento de dados em larga escala ou para análises poderosas.
É por isso que as estações terrestres são tão necessárias. Décadas atrás, quando as estações terrestres eram poucas e distantes, os satélites podiam levar horas para transmitir dados para a superfície. Hoje, as estações terrestres são onipresentes, permitindo que os satélites descarreguem informações continuamente do espaço. Uma vez que as imagens tenham sido transmitidas com sucesso, computadores muito mais potentes no terreno executam seus algoritmos de inteligência artificial para classificar, analisar e preparar os dados de acordo com as exigências do cliente.
Grandes dados é uma coleção de dados que podem ser obtidos para informação e analisados para criar sistemas preditivos para tomar melhores decisões. O fluxo de dados de fontes tais como sensores, satélites,câmeras de tráfego, chamadas, e-mails, mídia social, espaços de informação, universidades, etc., requer um armazenamento eficiente e análise de dados para uma melhor gestão e administração do setor público.
Grandes aplicações de dados no setor bancário e de seguros lidam com grandes volumes de dados. Grandes análises de dados são usadas para armazenar dados, melhorar a escalabilidade e obter informação comercial.
 
O desafio enfrentado pela indústria da saúde pode ser muito reduzido com o uso de protocolos baseados em  grandes volumes de dados. Este enorme reservatório de informações precisa ser estudado, armazenado e processado sistematicamente para aplicações neste setor, em pesquisas relacionadas ao cuidado com a saúde, etc.
A análise em tempo real de grandes volumes de dados permite fazer previsões úteis para obter conceitos e estratégias comerciais, tais como a prestação de serviços, levando em conta as características da rede e do cliente.


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