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Orca Huntr do Blackshark.ai permite construir modelos de inteligência orbital com um rabisco


Blackshark.ai já criou um gêmeo digital da Terra, e sua próxima jogada democratiza ainda mais o até então elevado (se preferir) mundo da inteligência geoespacial. Continuando com o tema náutico, sua ferramenta Orca Huntr é uma ferramenta alimentada por IA para encontrar e rastrear qualquer coisa em órbita – e é tão simples que uma criança, ou mesmo um membro do Congresso, poderia usá-la.

A empresa também anunciou US$ 15 milhões em novos financiamentos que devem ajudar a iniciar esta nova linha de negócios.

A startup nasceu na indústria de jogos, trazendo uma nova perspectiva para as questões de interpretação e utilização de imagens orbitais e aéreas. Escrevemos em 2020 a história detalhada de como eles criaram o gêmeo digital da Terra, mas a versão resumida é que eles construíram um sistema central para interpretar imagens que variou amplamente ao longo do tempo e da origem.

“Desde o primeiro dia, tivemos que projetar uma tecnologia flexível o suficiente para digerir todos esses dados”, disse-me Putz em uma entrevista sobre o novo recurso e o financiamento. E agora eles estão trabalhando em uma maneira de as pessoas obterem mais valor desta Terra digital sem precisar de um doutorado em aprendizado de máquina ou mesmo de alguns anos de experiência em codificação.

Obviamente, o jogo de dados geoespaciais de IA sem código é uma espécie de bingo de palavras da moda, mas depois de ver o produto em ação, é fácil ver como ele pode causar ondas. A complexidade do produto está escondida atrás de uma interface quase ridiculamente simples: você rabisca a parte da imagem que deseja encontrar mais e o sistema encontra mais daquela coisa, praticamente instantaneamente. É isso.

Realmente! Olhar:

orca demo

Rotular objetos com algumas pinceladas refina o modelo quase em tempo real. Depois de fazer isso, você poderá fazer com que o modelo etiquete todos os F-35 do estado. Créditos da imagem: Blackshark.ai

Bem, há um pequeno mais do que isso. Você também pode rabiscar em uma cor diferente no espaço negativo para dizer “esta parte não”, e há alguns botões para girar para obter recursos avançados. Mas o objetivo do Orca Huntr era permitir que qualquer pessoa que pudesse ver um recurso e rabiscar nele, essencialmente, construísse um mecanismo de aprendizado de máquina para detectar todas as outras instâncias dele – cada instância nas imagens que você carrega, ou no planeta, se você está se sentindo expansivo.

Digamos que você queira identificar todos os edifícios com painéis solares nos telhados. Rabisque neles. Tentando delinear áreas queimadas em zonas de incêndio florestal? Rabisque neles. Contando barcos de pesca numa área do oceano? Rabisco. E, claro, deseja identificar a localização dos ativos adversários? Rabisque-os em uma área segura.

Normalmente, esse tipo de detecção de objetos requer um pouco mais de tempo, esforço e conhecimento. O processo de rotulagem para imagens em grande escala não é particularmente moderno ou eficiente e, quando feito em grande escala, é muitas vezes terceirizado – uma indústria multibilionária. Pedir a uma empresa que analise cem imagens e rotule meticulosamente cada rio, depois treine um modelo de visão computacional para eles e devolva tudo a você, pode levar semanas ou mais, além de uma boa quantia de dinheiro. E se você estiver realizando um trabalho delicado, como a inteligência militar, terá que fazer tudo internamente, o que significa ter uma equipe capaz de fazer isso, e a maioria não o faz.

Durante uma demonstração da tecnologia, Putz explicou como sua abordagem difere, além da IU, dos serviços de anotação e reconhecimento de objetos oferecidos pelos concorrentes.

“Não estamos tentando automatizá-lo totalmente; estamos usando um ser humano inteligente no circuito, o que outras soluções não desejam. Mas a IA nunca é 100% precisa, então você a refina… mas todos os outros seguem o método tradicional de rotulagem”, disse ele, o que significa enviá-la aos profissionais (e, por extensão, a quem quer que seja). eles passe para). “O Orca torna tudo sem código e simples, mais preciso e seguro – qualquer usuário que consiga segurar um mouse pode detectar qualquer coisa.”

Se o algoritmo de detecção de jato obtido fosse apenas 80% preciso, você teria que enviá-lo de volta ao fabricante com outras cem imagens anotadas e esperar que elas retornassem para você. Com o Orca Huntr, pode ser literalmente tão simples quanto adicionar mais uma pincelada – o modelo é atualizado em tempo real e você pode ver se está melhor. É uma evolução das mesmas ferramentas que eles usaram (e sobre as quais se recusaram a dar detalhes na época) durante a criação do gêmeo da Terra para o simulador de vôo da Microsoft.

“Você realmente começa a aprender como a IA funciona, o que significa treinamento e anotação e o que você precisa fazer para obter bons resultados”, disse Putz. “É realmente divertido treinar com ele – é como um desafio ver quantas pinceladas você precisa.”

Simplifica e acelera enormemente a tarefa comum de “encontrar todos os X neste conjunto de imagens”, que é de igual interesse para corretores de imóveis e incorporadores, assim como para governos, cientistas e militares. Você pode pensar que fornecer esse recurso permitiria que qualquer pessoa fizesse o trabalho necessário por conta própria, mas Putz disse que na verdade houve um aumento no número de clientes solicitando soluções completas.

“Tentamos dizer que fornecemos apenas essa fina camada horizontal, mas descobrimos que os clientes sempre querem que verticalizemos”, disse ele. Por exemplo, um desenvolvedor de parque eólico poderia usar a ferramenta para encontrar áreas com as características certas para colocar uma dúzia de turbinas. Mas eles querem mais do que isso e podem simplesmente fornecer as imagens e as restrições ao Blackshark.ai, pedindo não apenas que a empresa encontre locais prováveis, mas também crie visualizações de linha de visão e outras considerações do mundo real.

blackshark vis wind

Exemplo de visualização 3D de turbinas em um determinado local.

“Podemos colocar um parque eólico em qualquer lugar do planeta em 3D e depois colocá-lo no Unreal [Engine] e mostrar ao prefeito de uma cidade como este terraço ou praça da cidade não seria visível”, disse Putz.

São também governos de todo o mundo que, apesar da simplicidade da nova interface, ainda não têm a familiaridade necessária com este tipo de trabalho. Os investimentos em IA e em dados ao longo da última década tiveram resultados mistos, com muitas ferramentas e plataformas que não deram resultado ou se revelaram demasiado caras ou limitantes.

“Para mim, uma aprendizagem fundamental foi a importância dos governos como clientes – e não são apenas as agências de três letras, são as agências florestais e costeiras – quero dizer, são elas que cuidam do planeta”, disse ele.

Ajuda o fato de a empresa ser a única com acesso ao arquivo de dados de satélite do investidor Maxar, que abrange inúmeras épocas e tipos de satélite, tornando-o inestimável não apenas para modelos de treinamento, mas para aumentar e contextualizar outros conjuntos de dados. Putz citou que a resiliência de seus sistemas e a capacidade de lidar com muitos tipos de dados diferentes sem quebrar são um ponto forte da empresa.

blackshark 3d

Créditos da imagem: Blackshark.ai

Essa versatilidade pode até permitir a generalização de imagens orbitais externas. Um modelo para criar modelos, que é o que Orca Huntr representa, pode muito bem funcionar para outras coisas além de imagens do planeta. Pode ser capaz de aprender e relatar objetos ou características em imagens microscópicas industriais ou médicas.

“Acho que poderia funcionar em radiologia, médicos marcando tumores e assim por diante. Acabei de entrar em contato com um investidor amigável para me apresentar aos OEMs para testá-lo. E recebemos um pedido muito interessante de um fabricante de discos rígidos”, observou. (Quando perguntei sobre a observação de baleias, ele disse que era possível, dadas as imagens corretas, e “Já tivemos um senhor pedindo colônias de pinguins na Antártida”, que são famosamente visível do espaço.)

Os novos recursos foram parcialmente possíveis graças a US$ 15 milhões em novos financiamentos de (citando o comunicado à imprensa): “Os investidores existentes Point72 Ventures, M12 Microsoft’s Venture Fund e Maxar são acompanhados por In-Q-Tel (IQT), Safran, ISAI Cap Venture, fundo de capital de risco da Capgemini administrado por ISAI, Einstein Industries Ventures, Interwoven Ventures (anteriormente ROBO Global Ventures), Ourcrowd, Gaingels e OpAmp Capital.” Isso eleva o total arrecadado para US$ 35 milhões.

É sempre importante notar quando uma grande empresa de tecnologia, uma grande empresa espacial e uma grande… como você pode descrever a In-Q-Tel, estão todas no mesmo investimento. Claramente há uma confluência de necessidades e oportunidades aqui.

Você mesmo poderá testar a ferramenta em 4 de dezembro, se for um cliente pagante. A empresa se recusou a fornecer detalhes sobre como será o preço.

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