AI를 현장에 적용하고 대형 모델이 원격 감지 애플리케이션의 새로운 장을 열도록 하세요.

AI를 현장에 투입하고 대형 모델을 사용하여 원격 감지 애플리케이션의 새로운 장을 열자

오랫동안 천연자원은 원격탐사 산업의 '최초'라고 불려왔습니다. 그러나 원격탐사 영상의 급격한 증가에 따라 위성영상의 선명도 부족, 해석능력 공급 부족 등의 문제가 더욱 부각되고 있다. "AI + 원격탐사"의 "결합"이 탄생했습니다. 인공지능을 통해 기존 데이터의 활용 깊이를 대폭 향상시킬 수 있으며, 원격탐사 정보의 번역 능력을 강화하여 보다 정교하고 정확한 결과를 출력할 수 있습니다. .심지어 더욱 생생하고 직관적인 결과를 제공합니다.

인공지능 기술이 지속적으로 발전함에 따라 원격탐사 기술도 더욱 스마트하고 효율적인 방향으로 발전하고 있습니다. 그렇다면 AI 기반 원격 감지 기술은 어떤 종류의 불꽃을 일으킬 수 있을까요? 전통적인 원격 감지 산업을 어떻게 "전복"시킬 것인가? 오늘은 "중국 과학 기술 정보"를 팔로우하여 알아보세요.

AI만이 실제 위성 원격 감지 애플리케이션을 실현할 수 있나요?

원격 감지 기술은 도시 운영, 천연자원 조사, 식생 분류, 작물 모니터링, 환경 모니터링 등의 심층 응용 등 국가 경제와 국민 생활에 널리 사용됩니다. 원격탐사 기술을 사용하는 사용자가 원격탐사 데이터로부터 얻고자 하는 것은 사실 정보인데, 이는 원격탐사 응용이 직면하는 가장 큰 병목 현상이기도 하다. 데이터 추출과 해석부터 정보 응용까지의 병목 현상이다. 보다 구체적으로 문제는 정확한 데이터 부족, 계산 속도가 빠르지 않음, 분석 깊이가 충분하지 않은 것으로 요약할 수 있습니다.

정말로 효과적인 위성 원격 감지 응용 프로그램은 인공 지능 기술에 의존해야만 달성할 수 있다는 사실을 점점 더 많은 사람들이 깨닫기 시작했습니다. 그 다음에. 'AI+원격탐사'의 '결합'이 탄생한 것은 인공지능을 통해 기존 데이터의 활용 깊이를 획기적으로 향상시킬 수 있고, 원격탐사 정보의 번역 능력을 강화해 보다 정교하고 정확한 결과를 출력할 수 있기 때문이다. 더욱 생생하고 직관적인 결과를 제공합니다.

AI를 기반으로 하는 농업 위성은 이러한 이미지 데이터를 기반으로 기상 조건 등을 결합하여 작물의 성장 상태를 정확하게 "계산"하고 지방 정부에 정보를 제공합니다. , 참조 용 농부. 이것은 AI+원격 감지를 통해 강화된 디지털 농업 분야의 전형적인 시나리오입니다. 농부는 더 이상 수동적으로 "먹기 위해 하늘을 바라볼" 필요가 없습니다. 황토를 바라보고 다시 하늘을 바라보는 작업 모델을 통해 "무엇을 염두에 두고 있는지" 알 수 있고 휴식을 취할 수 있습니다.

사실 AI+ 원격 감지는 토지 피복 분류, 지형 분석, 도시 계획, 농업 모니터링, 천연자원 관리 및 기타 분야 등 광범위한 응용 가능성도 가지고 있습니다.

대형 원격 감지 모델을 사용하면 AI가 현장에 가라앉을 수 있습니다

데이터 집약적인 비즈니스인 원격 감지는 대규모 원격 감지 이미지의 해석 및 분석부터 기본 AI 모델의 훈련 및 추론에 이르기까지 컴퓨팅 리소스의 실행 효율성과 비용에 매우 민감합니다. 특히 다양한 산업 분야에서 빠른 응답과 고해상도 원격탐사 애플리케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 AI 컴퓨팅 성능은 원격탐사 AI 개발에 큰 장애물이 되었습니다. 이에 따라 AI 원격센싱 대형모델 산업의 집중적 발전도 촉진됐다.

이렇게 큰 모델의 장점은 무엇인가요? 대규모 데이터 사전 학습을 적용하여 "바퀴를 재발명"하는 현상을 방지합니다. 과거에는 AI+원격센싱을 포함한 AI 응용이 하나의 혁신 프로세스였다. 장면의 특정 문제를 해결할 때마다 마치 작은 것처럼 기본 데이터와 알고리즘부터 '모든 것을 다시 해야' 했다. 이제 워크샵 스타일 제작, 대규모 모델 기업이나 개발자는 사전 훈련된 모델을 기반으로 미세 조정하여 특정 시나리오 작업에 적합한 애플리케이션을 "생산"할 수 있는 것으로 보입니다. 일반 상품의 "산업적 대량 생산"을 통해 고품질의 제품을 효율적으로 생산할 수 있습니다. 고품질 원격 감지 AI 애플리케이션을 통해 전체 분야가 간단하고 효율적인 개발을 달성할 수 있습니다.

AI 대형 모델이 가져온 패러다임 혁신과 함께 AI 원격 감지 기술도 농업 산업의 더욱 세분화된 시나리오에 더 낮은 비용과 더 높은 효율성으로 "침몰"하여 디지털 농업 기술을 업그레이드하고 홍보하는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다. .

대학과 기업의 집중 발표, 업계의 미래는 밝다

업계 동향의 관점에서 볼 때 점점 더 많은 첨단 기술 기업과 과학 연구 기관이 대규모 AI 원격 감지 모델을 "증가"하기 시작했으며 단계적으로 발전하여 원격 감지 산업에 사용하고 있습니다.

예를 들어 SenseTime AI 원격 감지 대형 모델은 일반 시각적 대형 모델을 기반으로 하며 다양한 토지 종, 다양한 이미지 유형, 다양한 이미지 시간 및 스펙트럼 대역에 대한 높은 일반화 기능을 갖추고 있으며 고급 토지 객체 해석 기능을 갖추고 있습니다. 주석을 위한 생성 패치 효과와 유사합니다. 이는 농작물 산업 모니터링, 비농업 및 비곡물 모니터링, 경작지 이용 통제, 농업 관련 신용, 농업 관련 보험 분야에서 널리 사용되었습니다. 베이징 Shengteng 인공 지능 생태 혁신 센터의 기술 팀은 "항공 우주"Lingmo 대형 모델을 출시했습니다. "Lingmo" 대형 모델은 원격 감지 데이터를 이해하고 복원하는 능력을 갖추고 있으며 교차 모달 원격 감지 데이터의 공통 의미 공간을 나타낼 수 있습니다. 미래의 응용은 3차원 재구성 및 기타 분야에 국한되지 않고 토지 및 자원, 운송, 수자원 보존 등과 같은 더 많은 산업으로 확장되어 공간의 통합 응용을 위한 완벽한 솔루션 세트를 제공할 것입니다. , 우주 및 지상; 항공우주 야망은 다중 모드 원격 감지 데이터를 위한 "Tianquan"의 대규모 시각적 모델을 생성하여 기존 "AI + 원격 감지" 비즈니스 모델에서 샘플 주석 및 모델 일반화의 한계를 해결하고 구축하는 데 전념하고 있습니다. 국방 보안, 토지 자원, 운송 및 수자원 보존 및 기타 응용 분야를 강화하기 위한 "분할, 탐지 및 생성"의 통합 지능형 ​​원격 감지 생태계입니다.

AI 원격 감지 대형 모델에는 많은 장점이 있지만 미래 산업 응용 분야에서는 여전히 몇 가지 과제에 직면할 것입니다. 대량의 원격 탐사 데이터를 신속하고 효율적으로 처리하고 분석하는 것은 여전히 ​​어려운 문제로 남아 있습니다. 또한, 원격탐사 데이터의 보안과 개인정보를 어떻게 보호할 것인지도 해결해야 할 문제이다.

이를 위해서는 원격 탐사의 자동 해석에서 인공 지능 방법의 문제를 더욱 해결해야 합니다. 한편, 샘플 데이터베이스를 지속적으로 확장하고 다양성과 지역 샘플을 늘려야 합니다. 분광정보와 지구과학 지식을 결합한 원격탐사 전용 기술이 네트워크에 통합되어 물리적 지리적 요소 및 사물의 분류와 같은 어려운 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 이를 위해서는 의심할 여지 없이 안전하고 독립적인 인공 지능을 위한 우리나라의 핵심 기술 및 인프라 개발에 의존하고, 지능형 원격 감지 해석 연구와 같은 과학 연구 혁신 혁신을 지원하고, 산업 생태 번영을 달성해야 합니다.

요컨대, 인공지능 기술과 컴퓨팅 성능이 지속적으로 향상됨에 따라 AI 원격 감지 대형 모델의 적용 전망은 여전히 ​​매우 넓습니다. 미래에는 대형 AI 원격탐사 모델이 더 많은 분야에서 중요한 역할을 하고 인류사회의 지속가능한 발전에 더 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다.

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