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Saint Exupéry et PhiFire AI : le satellite Φsat-2 sera mis à jour avec « deux nouvelles applications d’IA »

Saint Exupéry et PhiFire AI : le satellite Φsat-2 sera mis à jour avec « deux nouvelles applications d’IA »

Le 22 avril à 08h04

L’Agence spatiale européenne rappelle que l’IA est déjà « reconnue comme un outil essentiel dans l’observation de la Terre, aidant à passer au crible des téraoctets de données satellites ». Sur Terre, les capacités de calcul et de stockage sont sans commune mesure avec celles disponibles dans l’espace. Néanmoins, il « y a d’importants avantages à intégrer des capacités d’IA sur le satellite ».

Le cubesat Φsat-2 dispose d’une caméra multispectrale et d’un « puissant ordinateur IA qui permet de faire fonctionner les applications embarquées ». But de l’opération : envoyez uniquement les informations essentielles et pas l’ensemble des données d’imagerie brutes. Cela permet d’éviter d’encombrer de la bande-passante et des « prises de décision rapides ».

Deux nouvelles applications (portant le total à six) seront du voyage avec le satellite :

  • « La première application a été créée par une équipe dirigée par l’Institut de recherche technologique IRT Saint-Exupéry en France. Ses algorithmes d’apprentissage automatique scrutent l’imagerie du satellite pour détecter des anomalies dans les écosystèmes marins ; les essais ont montré un succès considérable dans la caractérisation des marées noires, des proliférations d’algues et du transport de sédiments ».
  • La seconde, « Phifire AI est une application de détection des feux de forêt qui fournit rapidement des informations d’alerte précoce aux équipes d’intervention. Créé par Thales Alenia Space en Italie, l’outil fournit un rapport de classification qui identifie non seulement l’incendie lui-même mais également les zones sûres, brûlées et d’eau à proximité ».

« Nous pouvons affiner et mettre à jour les logiciels pendant la mission, ce qui signifie que les six applications choisies pourront toutes améliorer leurs capacités au fil du temps », explique Nicola Melega, responsable technique de la mission Φsat-2 de l’ESA.

D’ailleurs, les deux applications Saint-Exupéry et PhiFire AI seront téléchargées sur le satellite après son lancement, prévu en juin à bord d’une fusée Falcon 9 de SpaceX.

Le 22 avril à 08h04

Commentaires (9)

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Les français se lancent dans l'IA utile.
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« puissant ordinateur IA qui permet de faire fonctionner les applications embarquées »
On sait mieux protéger les unités de calculs des rayonnements en tout genre dans l’espace ?
J'en étais resté au processeurs faiblement cadencés et très stables pour les missions spatiales de par leur exposition aux rayonnements accru.
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En orbite basse, ça reste peu exposé.
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ça sent la recherche de financement, à force de parler d'IA pour tout et surtout n'importe quoi. Le machine learning, c'est juste un gros filtre qui n'a absolument rien d'intelligent. Par contre, le calcul des paramètres fait intervenir l'intelligence non artificielle des ingénieurs qui conçoivent le système.

"un puissant ordinateur IA" c'est sûr, ça rend mieux que dire qu'il y a un FPGA (ou similaire) pour les calculs tensoriels
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Ça a pourtant bien l'air d'une plateforme faite pour l'IA (voir par exemple 2.2.5. Payload chain: CogniSat AI processor)

Par contre, si Tensorflow ou autre langage supporté, n'est pas fait pour l'IA, va vite corriger l'article de Wikipedia.

Ce qui est certain, c'est que c'est orienté traitement d'image et tant mieux, parce que c'est le but du micro satellite expérimental.
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https://ubotica.com/product/cognisat-xe1-product-overview/

Donc juste un accélérateur de calculs tensoriels, pas grand chose à voir avec une quelconque intelligence artificielle.

Tensorflow, c'est principalement un outil de descente de gradient pour la recherche de minimum local dans un espace de dimension élevée. Minimum local qu'on espère le plus global possible afin d'obtenir de bons résultats lors de l'utilisation réelle. Est-ce que ça servira un jour pour une hypothétique IA, peut-être. Pour l'instant, c'est juste du machine learning.
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On va arrêter là puisque pour toi, le machine learning ne fait pas partie de l'IA. Leur produit utilise le résultat de la phase d'apprentissage (NN models) d'après ce que j'ai compris. Ça me semble un peu la base de l'IA.

Tu t'y connais probablement plus que moi dans le domaine mais comme tu ne veux pas partager, Next !
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C'est vrai qu'on se demande encore comment un outil de descente de gradient pourrait être utilisé pour entraîner un réseau de neurones.

Enfin, "on" c'est seulement certaines personnes, parce que manifestement les chercheurs en IA, eux, ils savent.
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"c'est principalement un outil de descente de gradient pour la recherche de minimum local dans un espace de dimension élevée"

Curieusement, j'ai l'impression que le résultat d'une telle opération permettrait de placer mon niveau d'intelligence sur une échelle inconnue. Et je ne suis pas sûr d'apprécier :D

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