«Межа» вже писала про вихід на орбіту та перший сеанс зв’язку з українським супутником спостереження Землі EOS SAT-1 компанії EOS Data Analytics. За сприянням компанії EOSDA ми отримали можливість поставити декілька питань про новий супутник та його місію менеджеру проєкту EOS SAT Андрію Музиченку.
Доброго дня, Андрію. По-перше, хочемо привітати вас із вдалим завершенням першого етапу побудови сузір’я супутників EOS SAT. Приємно знати, що в Україні роблять такі речі.
Вітаю та дуже дякую! Ми в команді дуже щасливі, це був дійсно захоплюючий запуск і старт нової ери для розвитку EOS Data Analytics.
Перед тим, як перейти власне до EOS SAT-1, не могли б ви трохи розповісти про EOS Data Analytics? Коли виникла компанія, скільки людей зараз працюють в EOSDA? Як вони розподілені по містах України?
EOS Data Analytics (EOSDA) – глобальний провайдер аналітики супутникових даних на основі штучного інтелекту, який впроваджує свою діяльність по всьому світу та співпрацює з державними, комерційними та науковими організаціями. Компанію у 2015 році заснував Максим Поляков, міжнародний підприємець у сфері космічних технологій та IT, послідовник теорії Ноосфери Вернадського та засновник групи проєктів Noosphere.
У EOS Data Analytics працюють понад 200 співробітників, включаючи вузькоспрямований Science Unit:
GIS-фахівці: аналітики геопросторових даних та інформації, яку можна отримати за даними дистанційного зондування Землі (ДЗЗ). Основна роль: вилучення даних ДЗЗ за допомогою профільних GIS-пакетів, бібліотек та розроблених всередині компанії інструментів, а також каталогізація, структурування, аналіз даних.
Data Science/Data Engineering: вчені та фахівці, які створюють та навчають нейронні мережі за допомогою технологій машинного навчання та штучного інтелекту. Також створюють алгоритми для вирішення таких завдань, як визначення зон незаконної вирубки лісу.
Головний офіс компанії знаходиться в США. Команда R&D працює з України, а саме в нас є офіси в Києві та Дніпрі.
І питання навздогін. Як EOS Data Analytics адаптується до повітряних тривог та відключення електрики?
Офіси в Києві та Дніпрі оснащені генераторами, Starlink та обігрівачами на випадок, якщо будуть відключення ще і тепла. Деякі співробітники переїхали до Києва з інших регіонів країни. Офіси відкриті для тих, у кого перебої зі світлом – ми ще їх називаємо хабами (це наші пункти незламності). Під час повітряних тривог команди в укриттях, де обладнані робочі місця, є інтернет, снеки, вода, чай.
Де буде знаходитися Центр керування сузір’ям EOS SAT, в Україні чи в Південній Африці?
Центр управління польотами розташований в офісі Dragonfly Aerospace в Південній Африці. Компанія збирається зробити цей центр відповідальним за всі свої супутники, які будуть розроблені в майбутньому.
Як я розумію, раніше на ринку супутникової аналітики було розділення праці. Одні компанії постачали супутникові знімки, інші їх аналізували? Чому ви вирішили зламати цю систему? Коли ви зрозуміли, що вам треба мати власне супутникове угрупування?
Нашою метою є надання фермерам не лише цілісної картини того, що відбувається на полях, але й всебічного аналізу факторів, що впливають на нормальний розвиток рослин, а також інструментів для розв'язання проблем, що можуть загрожувати врожаю.
Щоб досягти цієї мети, ми провели ретельне дослідження, вивчили потреби ринку та проаналізували прогалини у супутникових даних із відкритих джерел. Так ми зрозуміли, що для забезпечення вищої якості наших аналітичних продуктів нам необхідний доступ до унікальних даних, які можна отримати лише з супутників, які відповідають певним критеріям. Таких супутників ми не знайшли та вирішили створити свої.
Водночас над супутниковим угрупованням EOS SAT працює не лише EOS Data Analytics. Зокрема наш технологічний партнер з групи проєктів Noosphere, Dragonfly Aerospace, займається безпосередньо конструюванням супутників, тому розділення праці усе ще присутнє.
Проте так, запускаючи власну групу супутників, ми прагнемо створити повну вертикаль виробництва аналітики від безпосереднього отримання зображень до їхньої обробки, аналізу та доставки, аби гарантувати точність та актуальність наших даних.
На сайті EOS Data Analytics вказано, що крім контролю за сільськогосподарськими угіддями ваша компанія представляє послуги у багатьох інших прикладних галузях. Чи не могли б ви назвати деякі з них?
Дійсно, хоч ми й зосереджені на сільському господарстві, ми не обмежуємося цим. З 2020 року ми розширюємо сфери діяльності. Наш R&D департамент активно працює над потенційними кейсами використання даних з супутників EOS SAT для морської промисловості. Зокрема, це про спостереження за океанами – вимірювання висоти води та температури поверхні, аналіз кольору океану та відстеження руху води, моніторинг погоди.
А у 2021 році ми запустили EOSDA Forest Monitoring – програмне забезпечення для управління лісовим господарством на основі супутникових даних.
За допомогою супутникових зображень, ПЗ дозволяє власникам землі, лісозаготівельним компаніям, науково-дослідним інститутам та іншим організаціям віддалено контролювати стан лісу, мати доступ до найактуальніших даних по лісових активах онлайн, отримувати повідомлення про зміни та можливі ризики електронною поштою та управляти всіма своїми ділянками лісу в одному місці.
Як саме ШІ допомагає аналізувати чи/та покращувати супутникові фотографії, з якими працює EOSDA?
Для ряду рішень використовуємо технології, що базуються на нейронних мережах. Для кожного конкретного рішення будуємо модель machine learning, яка навчається на відповідних для конкретної задачі даних. Наприклад, у продукті EOSDA Forest Monitoring, сервісі для управління лісовим господарством на основі супутникових даних, модель машинного навчання використовується для виявлення вирубок, спостереженням за станом лісів та їх відновлення на ділянках, що цікавлять.
Оскільки ми працюємо із супутниковими зображеннями, у нашій роботі використовуються згорткові архітектури нейронних мереж (CNN), які призначені для роботи із зображеннями. За допомогою різних CNN- та ConvLSTM-моделей вирішуються завдання класифікації та регресії.
На прикладі EOSDA Crop Monitoring, онлайн-сервісу супутникового моніторингу полів для точного землеробства: використовуючи супутникові знімки Sentinel-2, штучний інтелект у програмному забезпеченні дає змогу об’єднувати велику кількість важливої інформації про стан посівів на одній платформі, що робить управління полем набагато простішим для користувача.
Де ваші клієнти? США, ПАР, Європа, Австралія? Чи користуються якісь українські фермери, агрохолдинги чи лісогосподарства такими сучасними технологіями?
Ми надаємо геопросторові рішення клієнтам у всіх 195 країнах, від Мадагаскару до Парагваю. Більше ніж 950 000 користувачів у світі приймають рішення на основі наших даних.
Україна є рідною країною для EOSDA з моменту її заснування, що робить її одним із ключових регіонів для нас. Серед найголовніших гравців, з якими співпрацюємо тут: фермери, агрохолдинги, агроконсультанти, державні установи та постачальники засобів захисту рослин.
EOS SAT-1 оснащений двома камерами DragonEye від Dragonfly Aerospace, але в цієї компанії є й більш потужні камери Raptor, з вдвічі більшою роздільною здатністю. Чому обрали саме DragonEye, це пов’язано з масогабаритними характеристиками?
Насправді саме для потреб супутників EOS SAT в сільському господарстві цілком достатньо роздільної здатності DragonEye. До того ж ці камери ми могли встановити вже тут і зараз: вони вже були на етапі виробництва.
Коли нам потрібно розуміти, що відбувається на рівні поля, країни або регіону, нам не потрібна детальніша роздільна здатність. Її більш ніж достатньо для аналітики стану посівів за вегетаційними індексами та контролю лісових масивів.
До того ж вища роздільна здатність збільшить фізичний об'єм знімків, навантаження на інфраструктуру компанії та вартість послуги для кінцевого користувача.
Крім того, хотілось би трохи прояснити пересічному читачу деякі характеристики космічних камер. Чим відрізняються PAN- та MS-просторові роздільні здатності? Swath, я так розумію – це смуга захоплення поверхні Землі з визначеної висоти? До речі, які зараз параметри орбіти EOS SAT-1?
Сузір’я складатиметься із семи супутників, що забезпечують панхроматичну (PAN) та мультиспектральну (MS) зйомки високої роздільної здатності. Для розуміння, що фізично відбувається на потрібній території, потрібен панхроматичний знімок, а для аналізу зображення з точки зору вегетації та стану посівів або культур в сільському господарстві потрібен мультиспектр.
Панхроматичні знімки завжди чорно-білі, бо комбінують інформацію з червоного, зеленого, синього та інших каналів, однак водночас завдяки цій комбінації вони достатньо яскраві та мають високу роздільну здатність. Мультиспектральні знімки можуть бути менш деталізованими, проте дозволяють відстежувати унікальні спектральні характеристики об’єктів. До прикладу, з ними можна помітити дефіцит поживних речовин чи появу шкідників на сільськогосподарських культурах.
Для більш наочної візуалізації на етапі обробки отриманих зображень проводиться паншарпенінг, тобто комбінування панхроматичних та мультиспектральних знімків, аби отримати й високу роздільну здатність, й необхідні для вивчення певної проблеми спектральні атрибути.
Щодо Swath, то так, в нашому випадку це означає, що загальна ширина одного знімку складає 42 км, а довжина може сягати більше ніж однієї тисячі кілометрів. Щодо параметрів орбіти супутника, то ми можемо сказати, що висота сонячно-синхронної орбіти EOS SAT-1 – 520-560 км.
EOS SAT-1 оснащений електростатичними плазмовими двигунами на ефекті Холла, які виготовляє компанія SETS (Space Electric Thruster Systems) з Дніпра. У чому переваги таких двигунів?
Класичні двигуни, які використовуються для запуску ракет у космос, спалюють багато палива та працюють недовго, але дають багато енергії. На відміну від них, іонні двигуни не спалюють паливо, а використовують електростатичні плазмові ефекти та можуть працювати з меншою потужністю довше та економніше. Через це ми можемо використовувати їх для маневрів на орбіті, і при цьому нам не потрібні надпотужні двигуни.
Ви збираєтеся запустити 7 супутників до 2025 року, але, як я розумію, починати працювати можна вже зараз, з одним супутником. А взагалі-то який запланований час життя окремого супутника вашого угрупування?
Звісно, вже скоро дані першого супутника будуть доступні для наших користувачів. Після запуску супутник пройде 3-місячний період тестування, перш ніж він почне повноцінно працювати. Тож ми плануємо надати клієнтам перші супутникові зображення EOS SAT-1 у квітні 2023 року.
Термін життя одного супутника – 5 років з можливістю продовження строку експлуатації за умови збереження працездатності та запасів палива на борту.
Раніше письменники-фантасти, а зараз вже і вчені наполягають, що виживання людства залежить від того, як швидко ми запровадимо повну автоматизацію сільського господарства з залученням наземних та повітряних сільгосп-дронів, супутникових систем та ШІ. Як я розумію, те що робить EOS Data Analytics – це один з аспектів розв’язання цієї проблеми. Автоматизовані сільськогосподарські машини, скажімо John Deere, зможуть використовувати ваші дані? Взагалі-то, на вашу думку, як швидко сільське господарство буде автоматизовано, принаймні якщо казати про великі господарства?
Дійсно, я передбачаю повну цифровізацію сільськогосподарського сектору, де все взаємопов’язано, а сталий розвиток є основою такої взаємодії. Автоматизація полегшить доставку їжі та зерна до столу людей. Також це допоможе стандартизувати продукцію та забезпечити її повторюване виробництво протягом всього року.
Вже зараз с/г техніка професійного класу може виконувати безліч операцій в автоматичному режимі. В розвинених країнах автоматизація вже сягає 60-70%, де людина тільки контролює процеси. Щодо країн, які розвиваються, думаю, це питання 20-30 років.
Впевнений, що автоматизація буде прогресувати, адже посівні площі скорочуються, ґрунти виснажуються, а населення зростає. І тому ми маємо збільшувати врожайність з кожного гектара.
Додам, що людина ніколи не зникне з циклу виготовлення агропродукції, адже час від часу техніка дає збій, а людина має підключатися та приймати певні рішення.
EOS SAT допомагатиме в першу чергу моніторити великі площі та виявляти відхилення від росту культур або деградацію посівів. Значно простіше та зручніше спочатку отримати повну картинку по всім територіям з космосу, і після цього відправити скаута в ту зону, де супутником виявлено відхилення. Скаут на місці зможе детальніше зрозуміти ситуацію за допомогою дрона або візуального огляду.
Ну і наостанок. Як потрапити на роботу в EOS Data Analytics, щоб керувати супутниками? Яких спеціалістів ви шукаєте?
Ми завжди шукаємо професіоналів, які допоможуть нам наблизити космос до людей і полегшити їх життя завдяки швидшим і обґрунтованим рішенням. Наприклад, зараз шукаємо спеціалістів в команди дизайну, продажів та customer success. Переглянути наші відкриті вакансії компанії можна тут.
Дякуємо за відповіді, Андрію, наснаги вам у вашій справі. Чекаємо перших знімків EOS SAT-1 і нових запусків!
