Rendere intelligenti i satelliti per evitare un inutile e costoso traffico di dati e sviluppare servizi spaziali più efficienti: è il traguardo raggiunto dall’italiana D-Orbit insieme ad Amazon Web Services (Aws) che hanno realizzato un esperimento in orbita lungo 10 mesi per testare metodi di analisi delle immagini direttamente nello spazio. L'esperimento è stato annunciato in occasione di re:Invent, l’evento dedicato alle nuove frontiere del cloud in svolgimento a Las Vegas fino al 2 dicembre, destinata ad avere importanti ricadute per l’uso dei dati spaziali.
Lo spazio è un punto di osservazione privilegiato per studiare il pianeta e i dati in arrivo dagli strumenti in orbita offrono molte informazioni utili per servizi di ogni tipo. In questi anni si assistito a un incredibile abbattimento dei costi delle missioni spaziali, a partire dai costi dei lanci a quello degli strumenti, ma un grande impatto è ancora dovuto alla trasmissione dei dati: ogni immagine raccolta deve infatti essere trasmessa a Terra attraverso reti specifiche i cui costi di gestione sono ancora molto alti. Per questo una delle grandi sfide è quella di riuscire a ottimizzare il volume di dati da trasferire a Terra, ossia rendere intelligenti i satelliti sviluppando al loro interno una capacità di prima elaborazione dei dati e di inviare solo quelli più rilevanti. Un traguardo raggiunto ora dall’italiana D-Orbit con Aws e la svedese Unibap usando per 10 mesi tecniche di machine learning sulle immagini della Terra direttamente a bordo del satellite Ion che le aveva prodotte.
“L'utilizzo del software Aws per eseguire l'analisi dei dati in tempo reale a bordo di un satellite in orbita e la fornitura di tale analisi direttamente ai responsabili delle decisioni tramite il cloud rappresenta un cambiamento definitivo negli approcci esistenti alla gestione dei dati spaziali”, ha commentato Max Peterson, vicepresidente di Aws.
