MAS – Aktive Satellitenüberwachung

MAS – Aktive Satellitenüberwachung ist eine Lösung, die Künstliche-Intelligenz-Tools wie konvolutionale neuronale Netze und Computer Vision verwendet, um Veränderungen in kritischen Infrastrukturen zu überwachen.

Der Anwendungsfall von MAS basiert auf der kontinuierlichen Überwachung und Beobachtung von interessierenden Punkten oder Gebieten unter Verwendung von Erdbeobachtungsbildern mittels Fernerkundung, typischerweise von Satelliten, und deren Analyse durch georeferenzierte Bildverarbeitungstechniken und Künstliche Intelligenz.

Die verwendeten Bilder stammen aus dem Copernicus-Projekt der Europäischen Weltraumorganisation, da es einen kostenlosen und regelmäßigen Zugang zu den meisten Landflächen des Planeten ermöglicht. In diesem Fall werden die Bilder von einem Server eines internen Tools geliefert, das für ein anderes Projekt zur Bereitstellung von Satellitenbildern entwickelt wurde, das REPOSAT-Projekt, das von RED.ES im Rahmen des Aufrufs „Förderung der technologischen Entwicklung im Bereich digitaler Inhalte 2020“ mit der Aktennummer 2020/0820/00102245 subventioniert wurde.

Dies hat die Entwicklung einer Lösung ermöglicht, die die Kosten für den Zugang zu öffentlich finanzierten Daten von vornherein eliminiert und den Aufwand auf die Rechenressourcen für die Entwicklung und Wartung des Tools beschränkt.

Es wurden zwei verschiedene Modelle der Künstlichen Intelligenz entwickelt: eines basiert auf konvolutionalen neuronalen Netzen zur Überwachung bekannter und gut identifizierter Anomalien. Und ein zweites Modell für die normative Analyse, mittels unüberwachtem Lernen, zur Erkennung eines breiten Spektrums von a priori nicht identifizierten Anomalien. Dies ermöglicht die Anpassung an mögliche zukünftige Änderungen der Besonderheiten der zu überwachenden Strukturen, durch den Einsatz von Transfer Learning mit dem Modell der konvolutionalen Netze und durch die eigenen Designmerkmale mit dem unüberwachten Visionsmodell.

Wirtschaftliche Daten