Aspia Space rejoint les rangs des entreprises et des agences spatiales travaillant sur la télédétection, suivant les attributs physiques des choses au sol en utilisant des capteurs sur les satellites. La majorité des satellites d’observation de la Terre, comme le programme Landsat de longue date de la NASA, utilisent des capteurs pour les images optiques, essentiellement des photos prises depuis l’espace. Mais à tout moment, la majorité de la Terre est couverte de nuages, ainsi que de fumée et de pollution de l’air, ce qui peut bloquer ces capteurs et créer d’importantes lacunes dans les données. Le radar a l’avantage de percer les nuages afin de fournir une image claire à tout moment, même dans les zones constamment nuageuses de la campagne irlandaise.
L’imagerie satellitaire radar consiste à envoyer des ondes radio et des micro-ondes, à les faire rebondir sur la surface de la Terre et à détecter leurs échos. On peut identifier des points de repère dans une image radar, mais les images sont difficiles à interpréter sans expertise. C’est pourquoi Aspia utilise ClearSky pour les convertir en images optiques. La résolution compte également, c’est pourquoi Aspia et d’autres utilisent généralement un «radar à ouverture synthétique», ou SAR, qui simule l’effet d’une antenne plus longue et génère des images à plus haute résolution.
Quelques entreprises de l’industrie spatiale commerciale ont adopté le SAR ces dernières années, notamment les sociétés californiennes Capella Space et Umbra Space, ainsi que le finlandais Iceeye. Alors qu’Aspia se concentre sur l’analyse des données des orbiteurs des agences spatiales, ces sociétés possèdent leurs propres satellites et vendent ou autorisent leurs données radar à d’autres. Par exemple, Capella a récemment annoncé un programme de partenariat analytique afin que d’autres entreprises puissent concevoir leurs propres algorithmes à l’aide des images radar de Capella, explique Adam Thomas, directeur du développement commercial de la société.
La comparaison d’images radar haute résolution de la même zone pour repérer des changements précis, comme des cultures en détresse par rapport à des cultures saines, est « la véritable superpuissance du SAR », déclare Todd Master, directeur de l’exploitation d’Umbra. (Son entreprise est particulièrement intéressée par une application similaire : le suivi des inondations.)
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Jusqu’à il y a quelques années, les données SAR n’étaient en grande partie disponibles que pour les agences militaires et de renseignement. Mais maintenant que les clients ont accès aux données radar d’entreprises privées comme Umbra, ils en trouveront d’autres utilisations potentielles, notamment en matière d’analyse. “C’est ce que vous verrez déverrouillé au cours de la prochaine décennie”, déclare Master.
Aspia travaille actuellement à l’intégration de l’IA générative dans ClearSky afin de faire des prévisions sur la croissance future des cultures et les sécheresses. “Essentiellement, ClearSky utilise les mêmes principes que GPT”, déclare Geach. Tout comme les grands modèles de langage comme ChatGPT et Bard qui ont absorbé d’énormes quantités de texte provenant d’Internet peuvent prédire une série probable de mots, ClearSky prendra des images satellite d’une zone particulière et prédira une série d’images à suivre. “Le modèle prédit la prochaine séquence la plus probable : à quoi ressemble demain ?” il dit.
