„Obecnie bardzo intensywnie rozwijamy DeepFlow i jako start-up o globalnych ambicjach […] staramy się konfrontować nasz pomysł z rynkiem” – powiedział Michał Zachara, Product Manager w KP Labs.
Satelity obserwacyjne wykonują zdjęcia, a w ich warstwach znajduje się wiele „ukrytych” informacji. Ich wyszukiwanie może być o wiele prostsze dzięki automatyzującemu ten proces oprogramowaniu DeepFlow. Stoi za nim polska firma KP Labs, która wygrała ostatnio w (realizowanym przez Komisję Europejską i Europejską Agencję Kosmiczną) konkursie Copernicus Hackathon.
Według szacunków, w ramach europejskiego programu obserwacyjnego satelity będą każdego roku dostarczać nawet 10 petabajtów danych. Informacje zawarte w obrazach Ziemi można wykorzystać między innymi w rolnictwie i leśnictwie, przemyśle czy ochronie zdrowia, ale wymaga to dogłębnej analizy, co przy takich paczkach danych nie należy do najprostszych zadań. Wyraźnie widać więc, że wspomniane oprogramowanie może być bardzo pomocne.
DeepFlow automatyzuje interpretację danych obrazowych, wykorzystując sztuczną inteligencję, a konkretnie technologię głębokiego uczenia. Jak czytamy w notce prasowej, dzięki temu oprogramowaniu „komputery są w stanie analizować bardzo duże zbiory danych i pomagają odkrywać wzorce na setkach lub tysiącach zdjęć”, a następnie dokonywać ich dalszej obróbki.
Wygrana w hackathonie oznacza dla gliwickiego KP Labs możliwość rozwijania aplikacji pod okiem ekspertów. Polacy wezmą udział w 10-miesięcznym Programie Akceleracyjnym Copernicus, który powinien przyspieszyć wdrażanie tego projektu.
Źródło: KP Labs, Imago PR. Foto: WikiImages/Pixabay (CC0) (1), KP Labs (2)
Komentarze
0Nie dodano jeszcze komentarzy. Bądź pierwszy!