- 22,257
- 46
- 8 Ноя 2022
Кто владеет цифровой Землей, тот правит миром?
Спутники много лет фиксировали изменения на поверхности планеты: таяние ледников, рост мегаполисов, перестройку экосистем. Эти массивы данных служили материалом для исследователей, но оставались мало пригодными для автоматического анализа. Сейчас ситуация меняется: в оборонных лабораториях, институтских центрах и частных аэрокосмических компаниях формируется подход, где Земля рассматривается как объект вычислений. Мир постепенно превращают в цифровую структуру, которую могут интерпретировать не только специалисты, но и алгоритмы. Возникает динамическая трёхмерная модель планеты — не набор архивных снимков, а обновляемая в реальном времени система восприятия. Орбитальные аппараты, беспилотники и наземные датчики начинают работать как элементы единого контура наблюдения, напоминая формирующуюся нервную сеть глобального масштаба.
Центральными компонентами этой эволюции стали два проекта. Tensorglobe , разработанный компанией Vantor (бывшей Maxar Intelligence), представляет закрытую инфраструктуру для пространственного анализа, ориентированную на оборонные задачи, автономные системы и мониторинг критически важных объектов. OlmoEarth от Allen Institute for AI, напротив, строится как открытая экосистема фундаментальных моделей, доступная научному сообществу, экологическим организациям и муниципальным структурам. Оба направления создают цифровые слои реальности, но используют их в разных областях.
Перезагрузка Vantor началась с пересмотра роли компании. Исторически Maxar ассоциировался с космической съёмкой, и такая репутация ограничивала движение в сторону комплексных геоинформационных систем. После реструктуризации производство аппаратов выделили в отдельную фирму Lantaris, а Vantor сосредоточилась на разработке вычислительной платформы для анализа окружающей среды. Ключевым элементом стал Tensorglobe — архитектура, основанная на многомерных тензорах, которые позволяют кодировать форму объектов, их спектральные характеристики и временную динамику. Каждый участок поверхности представлен в виде вокселя, объединяющего разнородные наблюдения: снимки, радары, потоковые данные с дронов. Алгоритмы сопоставляют источники, устраняют расхождения и достраивают глубину. По оценке компании, платформа уже охватывает около 100 млн квадратных километров, что позволяет отслеживать инфраструктуру, природные процессы и перемещения техники почти в реальном времени.
Настоящая значимость Tensorglobe раскрывается в задачах автономии. Человек легко распознаёт объёмные структуры на двумерной картинке, а алгоритмы такой способности лишены. Tensorglobe даёт роботам общий трёхмерный ориентир, позволяющий определять положение, фиксировать изменения и действовать без доступа к GPS . Пример — система Raptor, которая сопоставляет изображение с камеры беспилотника с цифровым рельефом, что даёт возможность работать там, где спутниковая навигация недоступна. Внутри инфраструктуры действуют модули Cortex (управление аппаратами), Forge (сведение потоков), Nexus (защищённая аналитика). Платформа уже применена в закрытых программах GEGD и Luno, становясь элементом цифровой оборонной среды.
При таком уровне детализации неизбежно встаёт вопрос о прогнозах. Разработчики подчёркивают, что Tensorglobe не пытается строить глобальные сценарии, подобные ранним «мировым моделям». Вместо этого система выявляет закономерности: стадии строительства, изменения плотности растительности, перераспределение ресурсов. В оборонной сфере это помогает фиксировать подготовительные этапы инфраструктурных проектов или изменения логистических маршрутов. В климатических исследованиях — сопоставлять долгосрочные ряды данных. Платформа не подменяет эксперта, а предоставляет среду для проверки гипотез на сопоставимых наблюдениях.
OlmoEarth предлагает противоположный по устройству, но схожий по назначению инструмент. Созданная в Allen Institute for AI, платформа использует свыше 10 ТБ наблюдений — оптическую съёмку, радары, карты растительности и биофизические параметры. В отличие от узких моделей, решающих отдельную задачу, OlmoEarth обучена на широком спектре данных и служит универсальным основанием для адаптации под конкретные области. Организация Global Mangrove Watch сократила объём размеченной выборки с 5,8 млн примеров до 10 тыс. без потери точности. NASA JPL применяет её для оценки влажности растительного топлива — ключевого фактора, определяющего вероятность возгорания. IFPRI использует платформу для регулярного обновления карт полей в Кении, что помогает точнее распределять ресурсы. Это примеры того, как фундаментальная ЙИ-модель становится рабочим механизмом для практических задач.
Чтобы система была востребована за пределами научных центров, созданы три компонента. Studio позволяет загружать наблюдения, размечать данные и обучать модели без программирования. Viewer превращает результаты в интерактивные карты, где можно просматривать изменения по сезонам и годам. Run распределяет вычисления и фиксирует историю экспериментов. Благодаря открытым API и свободно опубликованным весам модели прогнозы OlmoEarth легко интегрируются в системы мониторинга лесных пожаров, анализ сельхозпроизводства или оценку экологических рисков. Открытая структура позволяет проверять внутренние механизмы и развивать платформу коллективными усилиями.
Несмотря на различие подходов, проекты Vantor и AI2 решают одну задачу: научить машины воспринимать Землю. Обе системы объединяют огромные и разнородные массивы данных, формируют глобальные модели и превращают спутниковые наблюдения в структурированное представление. Разница состоит в принципах управления: Tensorglobe ориентирован на закрытые сети и обслуживает оборонные системы, в то время как OlmoEarth делает вычислительные инструменты доступными тем, кто не располагает большими ресурсами. Получается двойная архитектура: один уровень обслуживает национальную безопасность и автономию, другой — экологию, науку и гуманитарные проекты.
Чем точнее становится цифровая картина планеты, тем актуальнее вопрос о том, кому принадлежит интерпретация данных. Государства стремятся контролировать не только наблюдения, но и модели, которые определяют их смысл. Европейская программа Copernicus, азиатские инициативы цифровой Земли и американские оборонные платформы отражают этот курс. В такой среде Tensorglobe и OlmoEarth выступают двумя полюсами единой вычислительной экосистемы, где Земля превращается в обновляемый цифровой образ. И при всех различиях обе платформы исходят из одного принципа: технологии должны усиливать человеческое понимание, а не заменять его. Это и есть ключевая надежда новой эпохи — глобальная вычислительная инфраструктура должна помогать нам не только наблюдать за планетой, но и сохранять её.
Спутники много лет фиксировали изменения на поверхности планеты: таяние ледников, рост мегаполисов, перестройку экосистем. Эти массивы данных служили материалом для исследователей, но оставались мало пригодными для автоматического анализа. Сейчас ситуация меняется: в оборонных лабораториях, институтских центрах и частных аэрокосмических компаниях формируется подход, где Земля рассматривается как объект вычислений. Мир постепенно превращают в цифровую структуру, которую могут интерпретировать не только специалисты, но и алгоритмы. Возникает динамическая трёхмерная модель планеты — не набор архивных снимков, а обновляемая в реальном времени система восприятия. Орбитальные аппараты, беспилотники и наземные датчики начинают работать как элементы единого контура наблюдения, напоминая формирующуюся нервную сеть глобального масштаба.
Центральными компонентами этой эволюции стали два проекта. Tensorglobe , разработанный компанией Vantor (бывшей Maxar Intelligence), представляет закрытую инфраструктуру для пространственного анализа, ориентированную на оборонные задачи, автономные системы и мониторинг критически важных объектов. OlmoEarth от Allen Institute for AI, напротив, строится как открытая экосистема фундаментальных моделей, доступная научному сообществу, экологическим организациям и муниципальным структурам. Оба направления создают цифровые слои реальности, но используют их в разных областях.
Перезагрузка Vantor началась с пересмотра роли компании. Исторически Maxar ассоциировался с космической съёмкой, и такая репутация ограничивала движение в сторону комплексных геоинформационных систем. После реструктуризации производство аппаратов выделили в отдельную фирму Lantaris, а Vantor сосредоточилась на разработке вычислительной платформы для анализа окружающей среды. Ключевым элементом стал Tensorglobe — архитектура, основанная на многомерных тензорах, которые позволяют кодировать форму объектов, их спектральные характеристики и временную динамику. Каждый участок поверхности представлен в виде вокселя, объединяющего разнородные наблюдения: снимки, радары, потоковые данные с дронов. Алгоритмы сопоставляют источники, устраняют расхождения и достраивают глубину. По оценке компании, платформа уже охватывает около 100 млн квадратных километров, что позволяет отслеживать инфраструктуру, природные процессы и перемещения техники почти в реальном времени.
Настоящая значимость Tensorglobe раскрывается в задачах автономии. Человек легко распознаёт объёмные структуры на двумерной картинке, а алгоритмы такой способности лишены. Tensorglobe даёт роботам общий трёхмерный ориентир, позволяющий определять положение, фиксировать изменения и действовать без доступа к GPS . Пример — система Raptor, которая сопоставляет изображение с камеры беспилотника с цифровым рельефом, что даёт возможность работать там, где спутниковая навигация недоступна. Внутри инфраструктуры действуют модули Cortex (управление аппаратами), Forge (сведение потоков), Nexus (защищённая аналитика). Платформа уже применена в закрытых программах GEGD и Luno, становясь элементом цифровой оборонной среды.
При таком уровне детализации неизбежно встаёт вопрос о прогнозах. Разработчики подчёркивают, что Tensorglobe не пытается строить глобальные сценарии, подобные ранним «мировым моделям». Вместо этого система выявляет закономерности: стадии строительства, изменения плотности растительности, перераспределение ресурсов. В оборонной сфере это помогает фиксировать подготовительные этапы инфраструктурных проектов или изменения логистических маршрутов. В климатических исследованиях — сопоставлять долгосрочные ряды данных. Платформа не подменяет эксперта, а предоставляет среду для проверки гипотез на сопоставимых наблюдениях.
OlmoEarth предлагает противоположный по устройству, но схожий по назначению инструмент. Созданная в Allen Institute for AI, платформа использует свыше 10 ТБ наблюдений — оптическую съёмку, радары, карты растительности и биофизические параметры. В отличие от узких моделей, решающих отдельную задачу, OlmoEarth обучена на широком спектре данных и служит универсальным основанием для адаптации под конкретные области. Организация Global Mangrove Watch сократила объём размеченной выборки с 5,8 млн примеров до 10 тыс. без потери точности. NASA JPL применяет её для оценки влажности растительного топлива — ключевого фактора, определяющего вероятность возгорания. IFPRI использует платформу для регулярного обновления карт полей в Кении, что помогает точнее распределять ресурсы. Это примеры того, как фундаментальная ЙИ-модель становится рабочим механизмом для практических задач.
Чтобы система была востребована за пределами научных центров, созданы три компонента. Studio позволяет загружать наблюдения, размечать данные и обучать модели без программирования. Viewer превращает результаты в интерактивные карты, где можно просматривать изменения по сезонам и годам. Run распределяет вычисления и фиксирует историю экспериментов. Благодаря открытым API и свободно опубликованным весам модели прогнозы OlmoEarth легко интегрируются в системы мониторинга лесных пожаров, анализ сельхозпроизводства или оценку экологических рисков. Открытая структура позволяет проверять внутренние механизмы и развивать платформу коллективными усилиями.
Несмотря на различие подходов, проекты Vantor и AI2 решают одну задачу: научить машины воспринимать Землю. Обе системы объединяют огромные и разнородные массивы данных, формируют глобальные модели и превращают спутниковые наблюдения в структурированное представление. Разница состоит в принципах управления: Tensorglobe ориентирован на закрытые сети и обслуживает оборонные системы, в то время как OlmoEarth делает вычислительные инструменты доступными тем, кто не располагает большими ресурсами. Получается двойная архитектура: один уровень обслуживает национальную безопасность и автономию, другой — экологию, науку и гуманитарные проекты.
Чем точнее становится цифровая картина планеты, тем актуальнее вопрос о том, кому принадлежит интерпретация данных. Государства стремятся контролировать не только наблюдения, но и модели, которые определяют их смысл. Европейская программа Copernicus, азиатские инициативы цифровой Земли и американские оборонные платформы отражают этот курс. В такой среде Tensorglobe и OlmoEarth выступают двумя полюсами единой вычислительной экосистемы, где Земля превращается в обновляемый цифровой образ. И при всех различиях обе платформы исходят из одного принципа: технологии должны усиливать человеческое понимание, а не заменять его. Это и есть ключевая надежда новой эпохи — глобальная вычислительная инфраструктура должна помогать нам не только наблюдать за планетой, но и сохранять её.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
