Tilbake til søkeresultatene

BIA-Brukerstyrt innovasjonsarena

ATELIER-EO: Automated machine learning framework tailored to Earth Observation

Alternativ tittel: ATELIER-EO: Automatisert maskinlærings-rammeverk skreddersydd til jordobservasjon

Tildelt: kr 1,8 mill.

Jordobservasjon dekker alt fra drone- til satellittbilder og har applikasjoner med stor innvirkning på våre dagligliv. Eksempler inkluderer værvarsel, monitorering av skip, monitorering av landbruk og veldig mye mer. Disse applikasjonene krever enormt mye data, som i praksis må håndteres ved hjelp av automatiserte metoder. Dyp læring (DL), den mest suksessfulle grenen av kunstig intelligens (AI), krever både store mengder referansedata og spesialiserte modeller. Dette fører til et problem ettersom man både trenger domene eksperter for datainnsamling og DL experter på for å designe modeller. Så, dersom et lite selskap ønsker å ta i bruk AI for tilpasset kartlegging vil det kreve en sterk tverrfaglig ekspertise og det vil være ekstremt kostbart. Målet med ATERLIER-EO (Automatisert maskinlærings-rammeverk skreddersydd til jordobservasjon) prosjektet var å utvikle en automatisert løsning for maskinlæring anvendt på jordobservasjon, med mer effektive trenings-prosedyrer i stand til å redusere mengden data som kreves, samt bruke automatisert maskinlæring for å redusere den nødvendige DL ekspertisen. For eksempel er automatiske kartlegginger av veier et utfordrende problem; veier er tynne, og selv om et menneske vet at de skal være koblet sammen kan det være vanskelig for en modell å lære, spesielt dersom trær dekker over veien i bildene. ATELIER-EO var planlagt å kunne håndtere slik kunnskap om sammenkobling, inkorporering av terrengmodeller og håndtering av andre utfordringer som for eksempel skydekke i bildene, og bruk av treningsbilder der for eksempel veier var tilstede som eneste input. For å konkludere, ATELIER-EO's mål var å automatisk lage tilpassede kart fra satellitt-, fly-, og dronebilder, selv med begrenset data og begrenset menneskelig interaksjon, utvide domener hvor AI kan benyttes, og redusere kostnaden for tilpassede produkter.

With the R&D performed within this project, ST has paved the way to build a solid foundation for a significant step forward in its technical roadmap and a consequent expansion of its portfolio of AI-based EO products, both for research and commercial customers. During the project, the gained capabilities (all internally tested) were the following: • Rapid prototyping for EO-related segmentation problems. It is possible to set up a model in less than 1 working day, and provide a trained model within 24 hours (Example: combined building detection and forest segmentation). • Capability for making a national forest map (Norway, 1m resolution) from LIDAR data within 2 days of processing time, if the above-mentioned model is available. • Tree-based hyper-parameter search for complex configuration spaces. • Template processing system for AutoML framework generation. • Noise robust training with robust loss functions and with mislabel detection. • LIDAR-based pretraining for building detection. The foundation built within ATELIER-EO will allow S&T to access new markets, reduce costs and increase the performance of existing products. The overall goals of the project were in line with Norway’s National Strategy for AI. Furthermore, the inheritance of this project will contribute to several UN development goals (eg. 13, 15) by further developing non-invasive monitoring methods, which were (and will be) applied to hot topics such as land use (i.e. building detection) and deforestation. Thanks to the developments achieved within ATELIER-EO, S&T expects the impacts in a stimulation of the public and private sectors to EO-applied AI, economic viability by offering cheaper, more reliable, faster-to-market, customised DL solutions, and integration into the customer’s existing business processes.

Science and Technology AS (ST) is a young company specialised in the development of services using Artificial Intelligence (AI) applied to EO and onboard processing systems for satellites. Most notably, we focus on the efficient use of satellite data for sustainable EO services. The share of AI is continuously growing in ST’s portfolio. The company has ample experience in the execution of large scientific data processing and intelligent software application projects for both ESA, EU, and national clients within, but not limited to, the domains of forestry (e.g. disease detection, deforestation, tree species) and ice sheet monitoring (e.g. calving front lines, mapping of supraglacial lakes, snowpack properties). DL has already shown great success in the areas mentioned above, despite two major bottlenecks: limited EO-specific domain knowledge within the DL field (and vice versa, limited DL knowledge in the EO field), and a long time to market. Together with the large amount of data often required, these bottlenecks currently limit ST’s commercial opportunities and the adoption of AI within the EO field both in Norway and internationally. This R&D project aims at extending and streamlining ST’s current DL technology stack, transforming it into an EO-specific, AutoML solution. Within this context, AutoML automates the tasks of applying ML to real-world problems, covering a complete pipeline from the raw dataset to the deployable machine learning model. Critical milestones of this project are related to the research required to reach the goals described above and incorporated in the progress plan.

Budsjettformål:

BIA-Brukerstyrt innovasjonsarena