Machine Learning im All: Erster Satellit wurde trainiert

Neues vom maschinellen Lernen: Forscher aus Oxford haben ein einfaches Modell an Bord eines Satelliten im Weltraum trainiert. Die ML-Technik soll hier die Echtzeit-Überwachung von Waldbränden und anderen Umweltkatastrophen ermöglichen. Das Modell wurde darauf trainiert, Veränderungen in der Wolkendecke zu erkennen. Als Datengrundlage dienten Satellitenbilder. Das Forscherteam um Vít Ruzicka nutzte dafür das Few-Shot-Learning, bei dem nur ein kleiner Datensatz benötigt wird. In diesem Fall waren es 1.300 Bilder. Das Modell war in 1,5 Sekunden mit dem Training durch.

Vít Ruzicka erklärt: „Das von uns entwickelte Modell namens RaVÆn komprimiert zunächst die großen Bilddateien in Vektoren mit 128 Zahlen. Während der Trainingsphase lernt das Modell, nur die informativen Werte in diesem Vektor zu behalten, also die Werte, die sich auf die Veränderung beziehen, die es zu erkennen versucht – in diesem Fall, ob Wolken vorhanden sind oder nicht.“

Ein Teil des RaVÆn-Modells, das zur Komprimierung verwendet wird, wurde am Boden trainiert. Projektleiter, Professor Andrew Markham, sieht große Chancen: „Maschinelles Lernen hat ein enormes Potenzial für die Verbesserung der Fernerkundung – die Fähigkeit, so viel Intelligenz wie möglich in Satelliten zu integrieren, wird die weltraumgestützte Sensorik zunehmend autonom machen. Dies würde dazu beitragen, die Probleme zu überwinden, die durch die Verzögerung zwischen Erfassung und Aktion entstehen, indem der Satellit aus den Daten an Bord lernt. Die Arbeit von Vít ist ein interessanter Machbarkeitsnachweis.“

Solche Satelliten werden aufgrund der Latenzzeit, die bis zu zwei Tage betragen kann, besonders wichtig sein. Ein ML-getriebener Satellit würde hier eine deutliche Verkürzung der Reaktionszeit bringen. Dies scheint aber erst der Anfang zu sein. Die Auswertung von Wettersatelliten in Echtzeit wäre bestimmt ein solcher Fortschritt und würde die zeitliche Auflösung der Wettermodelle erhöhen. Ob das tatsächlich so kommt, wird sich zeigen. Wer das Paper lesen möchte, es ist hier als Preprint verfügbar.

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