Експерти, які обговорюють нові можливості космічних обчислень на Всесвітньому тижні супутникового бізнесу в Парижі, наголосили на необхідності тіснішої співпраці між політиками та технологічними лідерами, щоб прискорити суспільні переваги штучного інтелекту (ШІ).

Ріка Наказава, керівник з комерційних інновацій японського телекомунікаційного гіганта NTT, запропонувала технологічним постачальникам використовувати приватні форуми для навчання політиків та учасників галузі щодо досягнень у сфері ШІ.

“Тому думати про це як про системний дизайн – це критично важливо”, – сказала вона. “І мати форуми, де галузь, політика та технології сидять за одним столом, – це також дуже важливо для нас”.

Клінт Крозієр, директор з аерокосмічних технологій та супутників у Amazon Web Services (AWS), розповів, як цей гігант хмарних обчислень співпрацював з французькою компанією геопросторового аналізу Alteia, щоб оцінити глобальну інфраструктуру з космосу для Світового банку.

“Прикладів того, як можна використовувати цю технологію способами, про які ми навіть не думали два-три роки тому, просто безліч”, – сказав Крозієр. “І ми побачимо, що ми будемо використовувати її способами через два-три роки, які ми сьогодні не передбачаємо”.

Крозієр також підкреслив, що зростаючий попит на досконалі інструменти ШІ та машинного навчання (ML) у різних секторах, таких як управління навколишнім середовищем, сільське господарство, охорона здоров’я, страхування та енергетика, стимулює потребу в більшій обчислювальній потужності на орбіті.

“Ми будемо завантажувати так багато даних”, – сказав він. “Для нас, як для людей, буде фізично неможливо організувати ці дані”, проаналізувати, поширити та “отримати реальні дані в режимі реального часу без використання ШІ та ML”.

У нещодавньому експерименті з використанням хмарних послуг AWS та обчислювальних технологій від шведської компанії Unibap, Крозієр сказав, що супутник компанії D-Orbit з Італії майже вдвічі збільшив доступну пропускну здатність за допомогою ШІ, щоб надсилати назад на Землю лише відповідні гіперспектральні дані з орбіти.