NASA Roman teleskopas: kosmoso duomenys tampa technologijų bandymu
NASA paleido Roman kosmoso teleskopą, kuris sudarinės platų visatos žemėlapį. Tokios misijos primena, kad duomenys yra technologijų pamatas.
Šiame straipsnyje · 4 dalys
- Kas yra NASA Roman teleskopas? Tai kosmoso teleskopas, skirtas plačiam visatos žemėlapiui sudaryti ir tamsiosios medžiagos bei energijos tyrimams.
- Kaip tai susiję su DI? Tokios misijos generuoja daug duomenų, kurių analizei dažnai reikia algoritmų, automatizavimo ir mašininio mokymosi metodų.
- Kodėl tai svarbu Lietuvai? Palydoviniai ir kosmoso duomenys vis dažniau naudojami žemės ūkyje, infrastruktūroje, klimato stebėsenoje ir saugume.
NASA Roman teleskopas sekmadienį pakilo į kosmosą, rašo LRT.
Iš pirmo žvilgsnio tai atrodo tolima astronomijos naujiena. Raketos, tamsioji medžiaga, visatos atlasas. Gražu, bet lyg ir ne kasdieniam verslui.
Bet po paviršiumi yra labai žemiška technologijų tema: duomenys. Daug duomenų. Ir klausimas, kaip juos surinkti, apdoroti, suprasti ir paversti žinojimu.
Teleskopas kaip duomenų fabrikas
Roman misija skirta sudaryti platų kosmoso vaizdą ir padėti tirti tamsiąją medžiagą bei tamsiąją energiją. Tai nėra vien gražios nuotraukos iš kosmoso.
Tokie teleskopai veikia kaip duomenų fabrikai. Jie renka milžiniškus kiekius informacijos, kurią vėliau analizuoja mokslininkai, algoritmai ir skaičiavimo infrastruktūra.
Čia DI atsiranda ne kaip triukas, o kaip būtinas pagalbininkas. Kai duomenų per daug žmogaus akiai, reikia mašinų, kurios padeda rasti dėsningumus.
Kodėl tai aktualu europai ir lietuvai
Kosmoso technologijos Europoje jau seniai nėra tik didžiųjų valstybių tema. Palydoviniai duomenys naudojami orams, žemės ūkiui, saugumui, infrastruktūrai ir klimato stebėsenai.
Lietuvai tai irgi svarbu, nes DI sprendimai dažnai prasideda nuo gero duomenų sluoksnio. Nori prognozuoti derlių, sekti miškų pokyčius ar vertinti potvynių riziką? Pirma reikia duomenų.
Roman yra didžiulis kosmoso projektas, bet jo pamoka labai praktiška: be duomenų DI yra tik gražiai kalbantis studentas be konspektų.
Pamoka verslui
Įmonės kartais klausia: „Kokį DI įrankį pirkti?“ Aš vis dažniau klausčiau kitaip: „Kokius duomenis turite ir ar jais galima pasitikėti?“
Jei duomenys netvarkingi, pasenę ar išmėtyti per penkias sistemas, net geras modelis pradeda spėlioti. O spėjimas versle brangsta greitai.
Kosmosas čia tik didelis veidrodis. Kuo rimtesnis klausimas, tuo svarbesnė duomenų disciplina.
Jei norite DI naudoti praktiškai, pradėkite nuo duomenų inventorizacijos. Ką turite, kur laikote, kas savininkas ir ar tuo galima remtis?
Rašome apie dirbtinį intelektą lietuviškai. Kiekvienas straipsnis parengtas pagal nurodytą šaltinį, o nuorodą į originalą rasite kortelėje „Šaltinis“.
