来自Palo Alto的创业公司Orbital Insight(也参加了2016年初在旧金山举办的「Rework」深度学习会议,公司CEO在会议上的发言。——译者)正在使用来自美国地质调查局7号和8号陆地卫星免费提供的拍摄图像来完成这项工作。该公司把这些性质和谷歌地图类似的图片交给神经网络,再由神经网络来找出地表水源的准确位置和大小。
虽然这不是追踪地表水位的新创举,但是,Orbital Insight所使用的神经网络受过特殊训练,可以用精准的图片像素来确定水位。在此之前,该团队通过人工找到了数以千计准确且清晰的水源地标图片,然后用来训练神经网络。
该公司的首席执行官James Crawford在描述研究人员所使用的系统时说道,「基本上来说,我们开发了一款陆地卫星地图的Tinder(手机交友app——译者):是水源请向右滑动,不是水源请向左滑动。」
其他检测系统可能会错误地把云或者山上的阴影当成是水。该公司的神经网络则能够能够迅速辨别出图片上水源的真伪。
很多人都会对Orbital Insight持有的水位精准数据有兴趣。例如,调查某场洪水灾害程度的保险公司,或者追踪气候变暖和水位变化的相关机构。
目前,该公司可以实现每两星期标注一次全球水位的位置。之后,这个频率将提高到每周一次。
来自加州大学伯克利分校,社会利益信息技术研究中心(CITRIS)智能化水利基础设施和城市适应倡议的主任Steven Glaser指出,目前的大部分水源模型都是过去50年内收集来的,它们将很快过期。
「随着全球气候的变化,这些模型将毫无意义。」Glaser表示:「我们要随着气候变化收集水位信息,建立更准确的模型,并且为所有用户提供更安全的水源模型。」
水可以告诉我们关于未来的很多事——例如干旱可能导致农作物歉收。国家之间可能会发生水源之争,导致政治动荡。
「很多时候,国家之间的关系会因为水源之争会变得很紧张。」Orbital Insight工程总监Shwetank Kumar说:「只有在开始测量水的可用量,了解谁正在使用水源之后,我们才可以开发出一个好的框架去思考水的使用权。」
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