Техно

Кто поможет контролировать запасы нефти

Технологии глубокого обучения при анализе фотографий из космоса позволят эффективно управлять экономикой

Фото: abril.com.br

Компания Orbital Insight с помощью технологий искусственного интеллекта намеревается отслеживать, сколько нефти осталось на планете и сколько ее накоплено в резервуарах. Для этого проводится анализ фотографий из космоса, сделанных с помощью наноспутников. При проведении анализа специалисты используют разнообразные инструменты машинного обучения и машинного зрения, а также глубокое обучение, которое сейчас активно развивают Facebook и Google. Технология Orbital Insight позволит вывести управление разными секторами экономики на принципиально новый уровень.

Интерес к искусственному интеллекту во всем мире растет, и если раньше ИИ занимались преимущественно научные лаборатории, то сейчас в этой сфере стало появляться все больше мелких разработчиков. Многие компании работают над алгоритмами распознавания речи, компьютерного зрения, обработки естественного языка. Но на первом месте все же развитие и внедрение технологии глубокого обучения - вида машинного обучения, основанного на нейросетях и обеспечивающего понимание абстрактных концепций, связей и смыслов. Такой алгоритм позволяет компьютеру учиться самостоятельно, не прибегая к прямой помощи человека.

Так, именно глубокое обучение является сейчас приоритетом Google. Самым знаменитым на данный момент проектом поисковика в сфере создания искусственного интеллекта является алгоритм по распознаванию кошек на видео YouTube. Изначально самообучаемая нейросеть не знала о существовании животных, но после просмотра 10 миллионов случайных кадров сформировались нейроны, селективно реагирующие на их присутствие на изображениях. В процессе самообучения нейросеть Google работала примерно так же, как нейроны в зрительной коре головного мозга млекопитающих. Тот же принцип использовался и в проекте Google Street View для обработки фрагментов фотографий.

Фото: laprensa.com.ni

В Facebook существует специальный отдел, работающий над алгоритмами глубокого обучения. Марк Цукерберг заявил, что намеревается вскоре превратить соцсеть в огромную базу знаний. Отдел Facebook по искусственному интеллекту разработал DeepFace, усовершенствованный алгоритм распознавания лиц на фотографиях, основанный на симуляции работы нейронной сети. Его точность составляет 97%, независимо от качества фото, степени освещенности, расположения человека на снимке. Facebook не собирается останавливаться на достигнутом. Компания уже работает с текстами сообщений, которыми обмениваются пользователи, так что скоро алгоритм "научится" понимать, о чем именно говорят люди, с какой интонацией, что им нравится, а что нет, и главное - что они хотят купить.

Активно развивает технологию глубокого обучения теперь и Orbital Insight. Основатель компании Джими Кроуфорд говорит, что разработанная его командой технология анализа нефтяной отрасли с помощью фотографий уже успешно используется в других сферах. В частности, для оценки объемов строительства в Китае, количества машин на парковках возле крупных розничных магазинов по всему миру и прочих задач. Такие данные помогают определить торговые тенденции, а также поддерживать экологию планеты, например, мониторить вырубку лесов. "Мы пытаемся понять крупномасштабные тенденции и собрать их вместе для эффективного управления разными секторами экономики. Такие данные будут просто бесценны как для правительственных организаций, так и для руководителей крупных частных корпораций", - считает Кроуфорд. Идеями Orbital Insight уже заинтересовался крупнейший американский фонд Sequoia Capital, который на днях выделил компании $8,5 млн.

На самом деле, спутниковые снимки использовались уже много лет, но, как правило, доступ к ним имели лишь правительственные структуры. И лишь с недавних пор, благодаря увеличению числа наноспутников - относительно недорогих миниатюрных аппаратов, у частных компаний вроде Orbital Insight появилась возможность приобретать свежие снимки на ежедневной основе.

Фото: livescience.com

Конечно, наноспутники не такие мощные, как традиционные, но их ресурса вполне хватает, чтобы делать фото из космоса. К тому же они работают на редкость оперативно и экономно. Так, если традиционные спутники делают снимки несколько месяцев, на что уходят тысячи долларов, то компании вроде SkyBox, которую Google приобрела в прошлом году, или Planet Labs с помощью наноспутников могут делать такие снимки ежедневно, причем относительно недорого.

Увеличение числа наноспутников и вдохновило Кроуфорда основать Orbital Insight, но вместо того, чтобы запускать собственные аппараты и делать свои фото, он решил сосредоточиться на программном обеспечении. По мнению главы Orbital Insight, главной проблемой NASA, которое занимается анализом снимков из космоса, является то, что бюджеты агентства уходят преимущественно на аппаратное обеспечение, тогда как развитие программного оставляет желать лучшего.

Поэтому Кроуфорд и решил не распыляться, а делать качественный продукт, используя наилучшие достижения в сфере искусственного интеллекта в целом и глубокого обучения в частности. По его мнению, анализ нефтяных ресурсов и содержания нефтяных резервуаров с помощью спутниковых фотографий позволит значительно упростить и удешевить процесс накопления и хранения сырой нефти и нефтепродуктов, а также отрегулировать процесс добычи нефти. Кроме того, удастся избежать одной из наиболее актуальных проблем современности: потери нефти при ее хранении, что имеет принципиальное значение для состояния окружающей среды.