DAMO अकादमी द्वारा निर्मित, उद्योग का पहला बड़े पैमाने पर रिमोट सेंसिंग AI मॉडल यहाँ है! एक एकल मॉडल खेत, फसल और इमारतों जैसी सतह पर मौजूद हर चीज की पहचान कर सकता है, जो आपदा रोकथाम, प्राकृतिक संसाधन प्रबंधन और कृषि उपज अनुमान जैसे रिमोट सेंसिंग अनुप्रयोगों की विश्लेषण दक्षता में काफी सुधार कर सकता है। यह मॉडल अब एआईअर्थ अर्थ साइंस क्लाउड प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध है।
उदाहरण के लिए, यदि आप "छवियों से कृषि भूमि निकालें" दर्ज करते हैं, तो चयनित लक्ष्य स्वचालित रूप से पहचाना जाएगा।
DAMO अकादमी द्वारा प्रस्तावित रिमोट सेंसिंग एआई इंटरप्रिटेशन यूनिवर्सल सेगमेंटेशन मॉडल (एआईई-एसईजी) रिमोट सेंसिंग के क्षेत्र में एकीकृत छवि विभाजन कार्यों को प्राप्त करने वाला पहला है।
एक मॉडल जल्दी से "हर चीज़ के शून्य नमूने" निकाल सकता है और लगभग सौ प्रकार की रिमोट सेंसिंग भूमि वस्तुओं जैसे कि खेत, पानी और इमारतों की पहचान कर सकता है। यह अभी भी बहु-कार्य प्रसंस्करण के तहत उच्च-परिशुद्धता पहचान बनाए रख सकता है, और उपयोगकर्ता की इंटरैक्टिव प्रतिक्रिया के आधार पर मान्यता परिणामों को स्वचालित रूप से ट्यून भी कर सकता है।
कुछ विशिष्ट परिदृश्यों में, पारंपरिक रिमोट सेंसिंग मॉडल की तुलना में, उदाहरण निष्कर्षण की सटीकता को 25% तक बढ़ाया जा सकता है, और परिवर्तन का पता लगाने की सटीकता को 30% तक बढ़ाया जा सकता है।
उपरोक्त बुनियादी क्षमताओं के आधार पर, रिमोट सेंसिंग एआई बड़ा मॉडल "आउट-ऑफ-द-बॉक्स" एपीआई कॉलिंग सेवाएं प्रदान करता है। उपयोगकर्ता अलग-अलग जरूरतों के अनुसार अलग-अलग रिमोट सेंसिंग एआई व्याख्या कार्यों को अनुकूलित कर सकते हैं, जैसे जल निकासी, कृषि भूमि परिवर्तन निगरानी, फोटोवोल्टिक पहचान इत्यादि।
शेडोंग प्रांतीय इंस्टीट्यूट ऑफ लैंड सर्वेइंग एंड मैपिंग ने शेडोंग प्रांत में शीतकालीन गेहूं विकास निगरानी अनुसंधान करने के लिए बड़े रिमोट सेंसिंग एआई मॉडल का उपयोग करते हुए, 2022 से प्राकृतिक संसाधन सर्वेक्षण और खेती योग्य भूमि संरक्षण के क्षेत्र में डीएएमओ संस्थान के साथ सहयोग किया है। मान्यता सटीकता 90% से अधिक तक पहुंच गई, जिससे शीतकालीन गेहूं रिमोट सेंसिंग व्याख्या की दक्षता में प्रभावी ढंग से सुधार हुआ, जिससे कृषि प्रबंधकों को अनाज की पैदावार का बेहतर अनुमान लगाने और कृषि उत्पादन दक्षता में सुधार करने में मदद मिली।
राष्ट्रीय प्राकृतिक आपदा निवारण और नियंत्रण संस्थान भूस्खलन और ढही इमारतों की पहचान करने के लिए बड़े रिमोट सेंसिंग एआई मॉडल का उपयोग करता है। ऐतिहासिक प्राकृतिक आपदा क्षेत्रों की रिमोट सेंसिंग छवियों के परीक्षण में, इस आपदा की जानकारी निकालने में केवल दस मिनट से अधिक समय लगता है, जो मैन्युअल पहचान विधियों की तुलना में दर्जनों गुना अधिक कुशल है, जो वैज्ञानिक आपदा राहत के लिए कुशल और सटीक रिमोट सेंसिंग विश्लेषण सहायता प्रदान करता है।
DAMO अकादमी की दृश्य प्रौद्योगिकी प्रयोगशाला में एआईअर्थ एल्गोरिदम के प्रमुख लुओ हाओ ने कहा कि पृथ्वी को बेहतर ढंग से समझने के लिए मानव को आगे बढ़ाने का एकमात्र तरीका मल्टी-मोडल रिमोट सेंसिंग है। DAMO अकादमी रिमोट सेंसिंग AI के बड़े मॉडलों के अनुसंधान को बढ़ावा देना जारी रखेगी और पृथ्वी विज्ञान की खोज और अनुप्रयोग में सहायता के लिए AI का उपयोग करेगी।
AIEarth 2022 में DAMO अकादमी द्वारा जारी किया गया वन-स्टॉप अर्थ साइंस क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म है। गहन शिक्षण, कंप्यूटर दृष्टि और भू-स्थानिक विश्लेषण जैसी प्रौद्योगिकियों के संचय के आधार पर, यह बहु-स्रोत अवलोकन डेटा के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग विश्लेषण सेवाएं प्रदान करता है। यह वर्तमान में चीन में 50+ विश्वविद्यालयों के साथ सहयोग करता है, और संबंधित प्रौद्योगिकियों को जल संसाधन मंत्रालय, राष्ट्रीय मौसम विज्ञान केंद्र और पारिस्थितिकी और पर्यावरण मंत्रालय जैसे संस्थानों में लागू किया गया है।