ICEYE如何利用卫星数据和genAI加快洪水响应速度

ICEYE如何利用卫星数据和genAI加快洪水响应速度

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024, 亚马逊云科技, 生成式AI, Flood Insights, Satellite Data, Natural Disaster, Flood Monitoring, Generative Ai, Cloud Capabilities]

导读

在过去两年里,气候变化使洪水风险增加了23%,估计现在有18.1亿人面临洪水风险及其带来的疾病、清洁水短缺和粮食不安全等后果。作为世界上最大的合成孔径雷达卫星星座拥有者,并由亚马逊云科技提供支持,ICEYE正在构建可扩展和有弹性的解决方案,以在自然灾害事件发生前、发生时和发生后提供关键洞察。在本次会议中,了解ICEYE如何将其高重访频率的卫星图像与地面测量和社交媒体数据融合,并使用Amazon Bedrock上的生成式AI模型来自动化处理流程,使急救人员能够更快地采取行动。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在2024年亚马逊云科技 re:Invent大会上,一场名为“ICEYE如何利用卫星数据和Generative AI加速洪水响应”的会议探讨了先进卫星技术、亚马逊云科技云能力和生成式人工智能的交汇。该会议旨在展示这种强大的组合如何从太空缩小自然灾害的数据差距,实现基于客观数据的决策,从而挽救生命和保护社区。

会议伊始,亚马逊云科技航空航天和卫星团队的高级解决方案架构师Nareda Wara介绍了利用太空作为特权视角来监测地球的概念。她设想了一个世界,在这个世界中,卫星数据可以实时大规模获取和处理,用于早期检测、监控和缓解自然灾害。Wara强调,这一愿景不再只是一个概念,而是ICEYE已经在使用亚马逊云科技为客户提供的现实。

ICEYE政府解决方案全球副总裁Andy Reid登台,深入阐述了ICEYE及其在自然灾害监测和响应方面的革命性方法。ICEYE是一家创新的太空技术公司,拥有并运营着最大的合成孔径雷达(SAR)卫星星座。自2018年以来,ICEYE已经发射了38多颗卫星,并计划在2024年和2025年将其星座规模扩大一倍以上。

Reid解释说,ICEYE的创新之处在于能够将合成孔径雷达微型化,这项技术已经存在了一段时间。传统方法涉及建造大型、复杂的卫星,需要大量电力,制造成本高达数十亿美元,建造周期长达数年。这些卫星可以在大规模上提供10米或更低的分辨率,但成本高昂,使这项技术只有政府或大型企业才能获得。

相比之下,ICEYE的小型卫星大约有洗碗机那么大,只需两个月的时间就可以以较低的成本制造。这种创新方法使ICEYE能够维持数十甚至数百颗卫星的星座,在某些采集模式下可实现25厘米的顶级分辨率。通过民主化获取这些数据的途径,ICEYE可以为更广泛的社区带来这种成像能力,并提供重大价值。

Reid解释了SAR(合成孔径雷达)的独特能力,这是一种雷达成像技术,可以穿透云层、烟雾和火山灰,以精确的分辨率揭示地面发生的情况。他展示了一个例子,其中光学传感器可能会反射云层,而SAR图像可以直接穿透云层,提供地面的清晰视图。

ICEYE的业务分为三个部分:任务、卫星数据和解决方案。任务部分专注于为国防、情报和民用安全领域的客户建造、制造和运营卫星。卫星数据部分向全球雷达图像用户出售影像,主要服务于国防和情报用例。

然而,使ICEYE独树一帜的是其解决方案业务,公司在这一领域投资了广泛的分析专业知识团队,拥有75多名地理空间和其他技术专家。该团队充当ICEYE自身星座的客户,收集和成像世界各地的众多现象,并为客户提供可操作的地理空间数据。通过将ICEYE的数据与第三方数据和分析相融合,解决方案业务旨在民主化获取这些信息的途径,帮助世界应对全球挑战。

Reid将全球气候危机作为一个主要例子,指出2023年自然灾害造成2910亿美元的经济损失,其中1740亿美元的损失没有投保。这一惊人数字凸显了对政府、社区、个人幸存者和非营利实体的巨大影响。解决这一挑战是ICEYE解决方案业务的一个关键目标,旨在改变响应恢复能力,同时增强抗灾能力。

ICEYE解决方案业务的愿景是构建一套产品,帮助世界各地的客户在自然灾害事件之前、期间和之后了解影响。目前,ICEYE在市场上提供四种产品:洪水洞见、野火损失评估、火山监测和风灾损失评估(测试版)。该公司还在开发地震、海啸、山体滑坡、毁林和关键基础设施持续监测等其他解决方案。

Reid深入介绍了ICEYE的洪水洞见解决方案,该解决方案允许用户在整个飓风事件中跟踪水体的影响、深度和范围,例如飓风伊恩穿过佛

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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