Voici comment fonctionne leur technologie: Aspia commence par collecter des images radar pénétrant dans le nuage des satellites Sentinel-1 de l'Agence spatiale européenne. Ensuite, leur algorithme d'intelligence artificielle, appelé ClearSky, les traduit en images optiques, ce qui les rend plus faciles à interpréter. L'équipe a formé et calibré l'algorithme en utilisant des données de «vérité au sol» sur les hauteurs de Grass réelles collectées par Origin Digital. Les gens ont utilisé un outil appelé un «compteur de plaques montant» pour mesurer la hauteur et la quantité d'herbe dans un paddock et ont converti cela en kilogrammes de matière sèche par hectare. Cette conversion permet à Clearsky de transformer ses images de prairies en données exploitables dans des endroits où il n'y a pas de mesures directes existantes. Finalement, ClearSky sera en mesure de faire des prévisions sur la croissance future de la végétation, ce que Geach pense sera utile pour anticiper les cultures qui pourraient mûrir bientôt, ou celles qui semblent avoir du mal au stress hydrique.

Aspia Space rejoint les rangs des entreprises et des agences spatiales travaillant sur la télédétection, en suivant les attributs physiques des choses sur le terrain en utilisant des capteurs sur les satellites. La majorité des satellites d'observation de la Terre, comme le programme Landsat de longue date de la NASA, utilisent des capteurs pour des images optiques – essentiellement, des photos de l'espace. Mais à tout moment, la majorité de la Terre est couverte de nuages, ainsi que de la fumée et de la pollution atmosphérique, qui peuvent bloquer ces capteurs et créer des lacunes de données majeures. Le radar a l'avantage de percer à travers les nuages ​​afin qu'il puisse fournir une image claire à tout moment, même dans des parties perpétuellement nuageuses de la campagne irlandaise.

L'imagerie par satellite radar consiste à envoyer des ondes radio et des micro-ondes, en les faisant rebondir de la surface de la Terre et en détectant leurs échos. On peut identifier les repères dans une image radar, mais les images sont difficiles à interpréter sans expertise. C'est pourquoi Aspia utilise Clearsky pour les convertir en images optiques. La résolution est également importante, donc Aspia et d'autres utilisent généralement un «radar d'ouverture synthétique» ou SAR, qui simule l'effet d'une antenne plus longue et génère des images à haute résolution.

Quelques entreprises de l'industrie spatiale commerciale ont adopté SAR ces dernières années, notamment Capella Space et Umbra Space, et le Finnish Iceye. Alors qu'Aspia se concentre sur l'analyse des données des orbiteurs de l'agence spatiale, ces entreprises possèdent leurs propres satellites et vendent ou licencient leurs données radar à d'autres. Par exemple, Capella a récemment annoncé un Programme de partenariat d'analyse afin que d'autres entreprises puissent concevoir leurs propres algorithmes en utilisant les images radar de Capella, explique Adam Thomas, directeur du développement des affaires de la société.

La comparaison des images radar à haute résolution de la même zone pour repérer des changements précis, comme les cultures en détresse contre saines, est «la véritable superpuissance pour le SAR», explique Todd Master, chef de l'exploitation d'Umbra. (Son entreprise est particulièrement intéressée par une application similaire: le suivi des inondations.)

Courtoisie Origin Digital

Jusqu'à il y a quelques années, les données SAR n'étaient en grande partie disponibles que pour les agences militaires et de renseignement. Mais maintenant que les clients ont accès aux données radar de sociétés privées comme Umbra, ils trouveront plus d'utilisations potentielles, en particulier impliquant l'analyse. “C'est ce que vous verrez déverrouiller au cours de la prochaine décennie”, explique Master.

Aspia s'efforce désormais d'intégrer l'IA génératrice à Clearsky afin de faire des prévisions sur la croissance future des cultures et les sécheresses. «Essentiellement, ClearSky utilise les mêmes principes que GPT», explique Geach. Tout comme des modèles de langage comme Chatgpt et Bard qui ont absorbé d'énormes quantités de texte d'Internet peuvent prédire une série probable de mots, Clearsky prendra l'imagerie satellite d'un domaine particulier et prédire une série d'images à suivre. “Le modèle prédit la prochaine séquence la plus probable: à quoi ressemble demain?” dit-il.