Image credit: EOS (Instagram)
El mercado de datos de Observación de la Tierra ha cambiado rápidamente pues atrae cada vez a más participantes que ofrecen a sus clientes datos de Observación de la Tierra recopilados por sus satélites. Los datos, al igual que las herramientas de Observación de la Tierra, son cada vez más complejos pues los clientes actuales no solo buscan imágenes comerciales, algunos simplemente quieren los datos de radar. Las compañías en el mercado de análisis de datos de Observación de la Tierra están preparadas para llevar a cabo esos cambios.
Por ejemplo, EOS, la compañía con sede en Menlo Park y fundada por Max Polyakov, ha lanzado recientemente dos herramientas con ese propósito. Una es una plataforma basada en la nube, EOS Engine, que ofrece a sus clientes imágenes procesadas y datos analíticos las 24 horas. La otra es EOS Crop Monitoring, diseñada para monitorizar las condiciones, identificar límites de campo, clasificar cultivos, etc.
EOS se fundó en 2015 y en tan solo 3 años se ha convertido en uno de los líderes a nivel mundial del mercado de la observación de la Tierra desde órbitas bajas al ser capaz de procesar el rápido crecimiento de datos de observación de la Tierra para satisfacer las cada vez más complejas necesidades del cliente. Conforme a la visión de Max Polyakov y EOS, hoy los clientes deberían tener acceso a datos procesables y precisos que puedan aplicar a sus problemas concretos.
CAMBIOS EN EL MERCADO DE DATOS DE EO
Hasta hace no mucho, solo había dos satélites de EO comerciales que ofreciesen imágenes de alta resolución, DigitalGlobe y Space Imaging. En la actualidad hay muchos nuevos actores en el campo de las imágenes de observación de la Tierra, como la Agencia Espacial Europea, Planet y UrtheCast. La tecnología moderna ofrece a sus clientes imágenes con una resolución mucho mayor y la posibilidad de construir modelos 3D de las zonas deseadas.
No todos clientes comprenden plenamente la enorme cantidad de datos disponibles. Por ello los líderes de la industria, como EOS de Max Polyakov, ofrecen a sus clientes IA y herramientas de aprendizaje automático para procesamiento de datos.
Además, la aparición de herramientas de código abierto y de métodos baratos para transformar las imágenes en nubes de puntos han provocado un rápido crecimiento de las imágenes aéreas, lo que incluye el uso de VANT. Las herramientas modernas de observación de la Tierra desde órbitas bajas permiten a sus clientes obtener imágenes de alta resolución sin superficies inclinadas distorsionadas.
LOS ORÍGENES DE EOS
Image credit: EOS (Instagram)
Max Polyakov, socio gestor de Noosphere Ventures, fundó EOS Data Analytics en 2015. Max Polyakov invitó a Mark Fagan a trabajar con él para implementar una plataforma basada en la nube que procesase datos de observación de la Tierra (EO).
Como empresario de éxito que ha lanzado varios proyectos, a Max Polyakov le ha interesado siempre la tecnología espacial. Esto se tradujo en la creación de su propio proyecto espacial, el Sistema de Observación de la Tierra (EOS). La elección de Fagan no fue casual pues tenía mucha experiencia en una compañía dedicada al análisis de imágenes. Tener un CEO con un conocimiento profundo del valor y el potencial del procesamiento de datos de EO permitió a Max Polyakov y a EOS hacerse rápidamente un hueco en el mercado.
El pequeño equipo inicial de EOS ha crecido rápidamente hasta contar con más de cien especialistas en SIG y matemáticos. Las oficinas centrales de la compañía están en Menlo Park, California, con oficinas satélite en varias ciudades ucranianas: Dnipró, Kiev y Kharkiv.
En el Congreso Internacional de Astronáutica (IAC) de 2017, EOS fue aceptada como nuevo miembro de la mayor red espacial, la Federación Internacional de Astronáutica (IAF). Para Max Polyakov esto supuso un gran honor y la confirmación del fructífero trabajo llevado a cabo por EOS. Ser miembro permite a EOS acceder a una red global de socios comerciales potenciales y participar directamente en la organización de eventos de la IAF.
Desde su fundación, EOS ha lanzado varios productos – Land Viewer, EOS Crop Monitoring, EOS Storage, y ha anunciado el lanzamiento de una plataforma basada en la nube que combina estos y futuros productos, EOS Engine.
EOS LAND VIEWER
Image credit: EOS (Instagram)
Uno de los primeros productos lanzados por EOS de Max Polyakov es el Land Viewer. Esta solución basada en la nube fue diseñada por especialistas de EOS altamente cualificados en el campo del análisis de datos, el desarrollo de software y la ingeniería de sistemas de información geográfica.
Land Viewer es un servicio de procesamiento y análisis de imágenes en tiempo real que ofrece:
- Acceso rápido a petabytes de datos nuevos y de archivo.
- Una amplia variedad de posibilidades para encontrar imágenes geoespaciales a cualquier escala. Esto puede hacerse con 2 clics, eligiendo el terreno deseado en el mapa o el nombre de la localidad.
- Análisis de imágenes en tiempo real, con la posibilidad de descargar cualquier imagen necesaria para fines comerciales.
Max Polyakov afirmó que este innovador producto ofrece más oportunidades y permite a los usuarios, periodistas, investigadores y estudiantes encontrar y analizar fácilmente grandes cantidades de los datos de observación de la Tierra más modernos.
Como CEO de EOS, Max Polyakov indicó que esta solución permite a los usuarios llevar a cabo investigaciones polivalentes, encontrar y usar imágenes de observación de la Tierra disponibles desde 8 satélites distintos en un solo lugar y mucho más rápido que antes. Usar la versión gratuita del Land Viewer es muy fácil y se puede acceder a ella desde cualquier navegador o dispositivo. Los usuarios pueden explorar imágenes de satélite y aplicar filtros de búsqueda basados en diferentes parámetros.
EOS Land Viewer está gestionado por Max Polyakov y ofrece una amplia variedad de posibilidades a los usuarios. Se pueden aplicar varias combinaciones de rangos espectrales preestablecidas o personalizadas para destacar, previsualizar y visualizar cualquier tipo de dato en la imagen. Por ejemplo, es mucho más fácil ver los incendios en el espectro infrarrojo.
Los usuarios pueden ver todos los objetos en varios espectros para descubrir toda la información relacionada con incendios, talas ilegales o gestión del agua. También es posible comparar imágenes geoespaciales para seguir la dinámica de cambios en el desarrollo de canales, bosques y otros objetos naturales.
En febrero de 2017, científicos de la tierra en Israel usaron Land Viewer en sus investigaciones. Usaron datos batimétricos de satélite para crear un mapa de cuadrícula del mar que rodea a la Península Arábica a una escala de 100 metros. Los especialistas en SIG también pudieron llevar a cabo análisis asociados usando las mejores imágenes sin olas, con atmósfera clara y buena visualización, que están disponibles en Land Viewer.
EOS de Max Polyakov colabora con Amazon, Landsats, MODIS, y Sentinel 2 data, y planea añadir datos del Sentinel 1 y del Suomi NPP (National Polar-orbiting Partnership) de la NASA.
LA HERRAMIENTA MÁS RECIENTE DEL MERCADO
Image credit: EOS (Instagram)
El EOS Crop Monitoring de Max Polyakov hace posible extraer información a partir de datos de teledetección. EOS Crop Monitoring es una herramienta de marca blanca. Esto quiere decir que cualquier elemento de la cadena de suministro agrícola puede usar este servicio para sus clientes. Esto permite intensificar la cooperación entre los participantes del mercado agrícola.
La herramienta de EOS permite obtener información de teledetección que incluye mapas que muestran la clasificación de cosechas, predicciones de productividad de cosechas, líneas de campo, medias de vegetación, predicciones meteorológicas en los campos, humedad del suelo y otros datos. Esto permite aplicar el EOS de Max Polyakov a una amplia variedad de problemas.
Los científicos de datos e ingenieros de EOS crearon una plataforma de aprendizaje profundo para analizar la vegetación y la cubierta vegetal. Pronto clasificará el tipo de cultivos conforme a los datos e imágenes de satélite. El elemento clave de esta nueva arquitectura es una red neural no supervisada que se utiliza para la segmentación de imágenes y la restauración de datos perdidos.
Max Polyakov confirmó que EOS Crop Monitoring además de datos nuevos también usa datos de observaciones históricas. Este método permite identificar el rendimiento de los campos durante la temporada y encontrar zonas de alto riesgo expuestas a desastres naturales.
EOS Crop Monitoring puede estimar el rendimiento de cosechas y predecir riesgos. Esto es posible gracias a las funciones que Max Polyakov incluyó en el producto EOS. Estas funciones incluyen algoritmos fiables que permiten estimaciones de datos estadísticos agrícolas, predecir la productividad de cultivos y obtener resúmenes estacionales de las condiciones de cultivos presentes o históricas de un modo más preciso.
El sistema de análisis de datos de EOS tiene acceso a una extensa base de datos de imágenes de satélite globales. Les ayuda a ofrecer a sus socios soluciones ampliadas, como la posibilidad de observar los índices de producción de cultivos de cualquier área, en cualquier momento y en cualquier formato.
EOS permite que sus socios distribuyan sus aplicaciones a través de APIs reconfigurables para aumentar la eficiencia de sus operaciones, gestionar los riesgos y ofrecer validación adecuada para la toma de decisiones.
Las herramientas de EOS de Max Polyakov se usan hoy en países de América del Norte, la CEI y Europa. Pronto los usuarios de Asia, MENA y Sudamérica podrán usar también los métodos EOS en sus investigaciones y negocios.
EN EL CORAZÓN DE EOS
El uso del motor EOS Engine™ es lo que hace que esta herramienta sea tan poderosa. Gracias al apoyo de Max Polyakov, el motor EOS Engine™ fue creado como Producto como Servicio, PaaS, y es configurable. Esto quiere decir que soporta diferentes tipos de conjuntos de datos de observación de la superficie al instante y los analiza en tiempo real. El motor EOS Engine™ puede eliminar sombras y la cobertura de nubes, y elimina datos esenciales a varias escalas con conversión de datos.
El motor EOS Engine™, una tecnología fundamental de EOS, fue presentada por Max Polyakov en Menlo Park, California, en febrero de 2018. El motor EOS Engine™ es una plataforma basada en la nube que observa y recopila datos de la Tierra sin procesar en tiempo real de todas las fuentes y los convierte en información relevante para distintos tipos de empresas. Un dinámico equipo de ingenieros de software, científicos de datos y socios de compañías del Fortune 500 desarrolló el producto en tres años.
Conforme a Max Polyakov, la idea fundamental del motor EOS Engine™ fue crear una plataforma que puede capturar todos los cambios en los datos de las imágenes de la Tierra desde una variedad de fuentes y analizar inmediatamente esos datos. Esto quiere decir que su más reciente proyecto tiene funciones más amplias y precisas que otras técnicas de observación de la Tierra existentes en el mercado.
La ventaja clave del motor EOS Engine™ es que usa información actual sobre casos reales y estudios científicos de distintos campos para procesar su creciente base de conocimiento. Para simplificar la creación de casos de uso, los clientes usan la interfaz Workbench™. Tras crear uno, el caso de uso permanece, así cuando se actualizan los datos de imágenes de la Tierra, los análisis se actualizan automáticamente. Max Polyakov destacó que usando Workbench™ las compañías comerciales y no gubernamentales pueden reducir los costes de producción al no tener que escribir nuevo código para cada nuevo caso de uso.
EOS Neural Atlas™ es otra herramienta que combina la plataforma basada en la nube y la amplia base de conocimiento de EOS. Max Polyakov admitió que el enorme potencial del EOS Neural Atlas™ radica en el uso de la información de observación de la Tierra y de múltiples enfoques analíticos al mismo tiempo para crear nuevos casos de uso. Marc Fagan, CEO de EOS, dice que la unión con el motor EOS Engine™ amplía la base de conocimiento de EOS, crea nuevas oportunidades entre la analítica y los datos de la Tierra, y generará nuevas aplicaciones.
CÓMO AMPLÍAN EL POTENCIAL DE EOS LA IA Y EL AA
Image credit: EOS (Instagram)
EOS de Max Polyakov ha desarrollado su plataforma de IA para ofrecer más servicios a sus clientes. La automatización permite abordar problemas específicos. Por ejemplo, cuál es el cultivo más fértil en un campo determinado, cómo avanza una construcción, e incluso determinar las tasas de extracción de petróleo conforme al tipo de máquinas instaladas en una zona. Los inversores pueden beneficiarse especialmente de la obtención de datos específicos más rápido que la competencia. Las agencias gubernamentales también pueden obtener información relacionada con la seguridad del estado, por ejemplo llevando un registro del desplazamiento de refugiados.
El equipo de EOS de Max Polyakov incluye una amplia variedad de profesionales en los campos de matemática tradicional para el análisis de píxeles. Tras su creación, EOS se centró en usar IA. Se usan redes neuronales convolucionales para ofrecer más servicios y son necesarias para las áreas de tierra cubiertas por estos análisis.
Esos métodos incluyen la clasificación de la vegetación y de la cubierta vegetal, reconocimiento de firma, e InSAR. El equipo de EOS, apoyado por Max Polyakov, lleva a cabo varios programas educativos. Por ejemplo, EOS de Max Polyakov emplea informes de investigación sobre el coste para agua estratificada. Usa aplicaciones de clasificación del continuo del suelo y del ratio de consumo de agua para determinar cuánta agua se usa y para qué. Los análisis de control de cultivos usan datos SAR para determinar rendimientos agrícolas.
Los casos de uso también pueden monitorizar zonas de construcción o determinar la producción de explotaciones petrolíferas o pozos petrolíferos conforme al equipo presente en cada pozo. Es una medición muy precisa que se puede realizar más rápidamente que con cualquier otro producto del mercado.
CONCLUSIONES
Max Polyakov se centra principalmente en los sectores financiero, agrícola y energético. Más de 12 productos, incluyendo futuros de petróleo y gas, indicadores económicos GDP, evaluación del impacto de desastres, análisis de riesgo de reaseguro, y análisis de productos agrícolas y futuros ya forman parte de los mercados financieros.
También se han desarrollado productos comerciales agrícolas para monitorizar las tasas de producción de cultivos y analizar cuidadosamente la salud de los cultivos y los daños provocados por catástrofes. Los productores de semillas, distribuidores de pesticidas y fertilizantes, plantas de procesamiento y compañías logísticas sacan partido a los datos generados mediante los análisis desarrollados por EOS para apoyar a la cadena de suministro agrícola.
Además de ofrecer numerosos productos comerciales relevantes para los sectores citados arriba, EOS colabora con entidades sin ánimo de lucro, especialmente con aquellas dedicadas a la conservación del medio ambiente. Max Polyakov, un reconocido filántropo y benefactor, emprendió un proyecto conjunto con Blue Planet y el World Ocean Council para detectar vertidos de petróleo, rastrear contaminación por vertidos de nitrato y monitorizar el deterioro de los arrecifes de coral. Esto les permita mejorar la salud de los océanos ofreciendo datos a investigaciones sin fines de lucro junto con oportunidades comerciales para empresas.
