כיצד מסייע הענן למצוא סירות אבודות באוקיינוס?

"אנו עוסקים במיפוי של שטחים נרחבים על פני כדור הארץ. המידע הזה מסייע למצוא פרטים בתוך תכסית שטח, כגון סירות אבודות באוקיינוסים, ובכלל – הוא מסייע להצלת חיים", כך אמר ד"ר וולטר סקוט, מייסד ו-CTO של DigitalGlobe.

ד"ר סקוט דיבר במליאה המרכזית של כנס הלקוחות השנתי של אמזון ווב סרוויסז (AWS), המכונה AWS re:Invent, שערכה החברה לפני ימים אחדים בלאס וגאס. הכנס, המתקיים זו הפעם השישית, היה בהשתתפות 43 אלף לקוחות ושותפים עסקיים של ענקית הענן.

החברה, אמר ד"ר סקוט, היא ספקית מסחרית אמריקנית של מידע חזותי המגיע מהחלל, ושל תוכן גיאו-מרחבי, והיא אף מפעילה לוויינים אזרחיים לשם כך.

מאמצים להפוך את העולם ליותר טוב

"זה יישמע יומרני", אמר ד"ר סקוט, "אולם אחת המטרות של החברה היא לעשות את העולם טוב יותר. המשתמשים במידע שלנו פעמים רבות הם גופי חירום והצלה: כיצד למצוא ספינה שאיבדה את דרכה בלב ים, כיצד לערוך מיפוי של כפרים באפריקה כדי לטייב את האופן של חלוקת החיסונים באזורים נידחים. כך, בשנת 2014 השתוללו שריפות ביבשת אוסטרליה. מכבי האש ברחבי המדינה לא ידעו איפה יש בתים שנדרש לפנות את יושביהם. סייענו לגורמי החירום וההצלה ביבשת בעת שהם היו בדרכם לחלץ תושבים באזורים מוכי שריפות, עם נתונים היכן יש עצים, האם התושבים ישנים בקומה הראשונה או השנייה בבניין – ועוד". כך, אמר, "אנו מסייעים לחברות הסלולר הנערכות לבניית רשתות דור 5: מספקים להן נתוני מיפוי עצים ומכשולים נוספים העלולים לחסום את התקשורת. אלה נתונים קריטיים עבורן".

"הלוויינים שלנו מספקים מידע חזותי רב", אמר ד"ר סקוט, "אבל אנו חיים על פלנטה גדולה. קטלוג התמונות של DigitalGlobe מכיל 100 פטה-בייט של נתונים, ומדי יום הלוויינים מייצרים עוד 80 טרה-בייט.

"לפני שהיינו בענן", אמר, "היה לנו דטה סנטר שבנינו, אבל התקשינו לגדול כפי שנדרשנו בשל הטיפול בהררי הנתונים. לכן, החלטנו על מעבר לענן של AWS. העבודה בענן מאפשרת לנו לבנות את מאגר הנתונים החזותיים שלנו באופן גמיש, עם יכולת גידול רבה ומתמשכת. העברנו את כל המידע שלנו לשני אזורי פעילות של AWS. זה עונה לנו על האתגר של טיפול במידע ושינועו בצורה קלה ופשוטה".

"לימדנו את המכונות מה משתמשים מחפשים"

"רצינו לקבל יכולות נוספות", אמר ד"ר סקוט, "כגון מעקב אחר התנהגות המשתמשים, ניתוח של המידע בפילוחים שונים, ועוד. לשם כך אנו נעזרים בשירותי לימוד המכונה של AWS, ואנו עורכים עימם ייעול תהליכים והעמקת הניתוחים. לימדנו את המכונות מה משתמשים מחפשים – ועל בסיס זה אנו מנסים לחזות מה יהיו השימושים הבאים במידע. אתגר נוסף קשור גם הוא בניתוח: אם איש אחד ינסה לזהות מכוניות, הפעולה תיקח לו 85 שנים ובסופה הוא יתעוור. אנו מספקים ניתוח כשירות, והופכים מידע חזותי לא מובנה – למידע מובנה ובר-ניתוח. שירות לימוד המכונה של AWS העלה את יכולות החיזוי שלנו מ-80% ל-90%".

"המידע שאנו מספקים מקצר לוחות זמנים ומשמעו הצלת חיים", סיכם ד"ר סקוט, "האפשרויות לשימוש במידע הן כמעט אינסופיות. אנו מפציר בכם להציע לנו עוד רעיונות לשיפור איכות החיים של תושבי כדור הארץ. הענן אפשר לנו יכולת גידול בהיבט הנתונים, הרחבת השירותים שאנו מספקים וניצול של לימוד מכונה לטובת הנפקת מידע המניע לפעולה, עם תובנות לטובת קבלת החלטות. אנו מספקים פתרון משנה דברים".