De aanstaande lancering van de Φsat-2-missie is een goed voorbeeld van het baanbrekende werk dat ESA doet op het gebied van AI bij aardobservatie.

Maar als het om AI gaat, zijn de hoop en de angst in gelijke mate groot. In dit interview maakt Rochelle Schneider van ESA duidelijk hoe deze transformationele technologie de toegang tot cruciale informatie over de toestand en de toekomst van onze planeet verbetert.

Het succes van generatieve AI-tools zoals ChatGPT heeft nieuwe vragen met zich meegebracht over wat ons te wachten staat als de kracht en mogelijkheden van AI blijven groeien.

Gelukkig laten conferenties als AI For Good, waaraan ESA vaak deelneemt, zien dat AI in plaats van schade te veroorzaken een zeer positieve impact heeft op de samenleving en duurzame ontwikkeling.

Als expert op het gebied van machinaal leren is Rochelle Schneider, hoofd van ESA Φ-lab AI Applications, goed geplaatst om uit te leggen waarom AI een positieve kracht is bij aardobservatie. Rochelle heeft uitgebreide ervaring met het ophalen van essentiële informatie uit aardobservatiegegevens ten behoeve van ziektepreventie en de ontwikkeling van kinderen.

Rochelle, hoe zou jij de rol van AI in de samenleving definiëren?

AI maakt gebruik van computers en machines om voor ons te werken bij het uitvoeren van zeer repetitieve taken of functies die kunnen worden geautomatiseerd. Hierdoor kunnen we efficiënter werken en ons concentreren op die activiteiten die onvervangbare menselijke rollen vereisen, zoals emotionele intelligentie, menselijke relaties en intuïtie.

Wat is uw mening over het idee dat AI zal leiden tot banenverlies?

Welnu, AI zal de samenleving ongetwijfeld transformeren, maar dit zal ongekende mogelijkheden voor nieuwe carrières creëren. We moeten AI daarom beschouwen als een hulpmiddel om menselijke capaciteiten en taken te vergemakkelijken of te verbeteren, en niet als iets dat ons op de arbeidsmarkt zal vervangen.

We moeten de volgende generatie professionals aanmoedigen om de voordelen van het werken met AI-technologieën te omarmen. Op het gebied van aardobservatie bij ESA leren we bijvoorbeeld jonge wetenschappers en ingenieurs de tools van machinaal leren te gebruiken als onderdeel van hun begrip van gegevens en gegevensverwerking.

Kun je uitleggen hoe AI aardobservatie bevordert?

Aardobservatie wordt enorm geholpen door AI. Verschillende satellieten hebben nu AI-computers aan boord voor het filteren en verwerken van gegevens, en stroomafwaarts zijn er veel toepassingen die AI gebruiken om kritisch inzicht voor eindgebruikers te creëren.

Computervisie illustreert ruimschoots de bijdrage die AI levert. We halen veel kenmerken uit satellietbeelden, zoals vegetatie of kolenmijnen, en hoewel computers dit al een tijdje doen, gebruiken ze traditioneel vaste algoritmen of modellen om de vereiste objecten te detecteren.

Met AI blijft het model evolueren en leren naarmate er nieuwe gegevens binnenkomen, en dat is een game changer in termen van onze behoefte aan automatische detectie. Elke dag worden er enorme hoeveelheden aardobservatiegegevens geproduceerd, en daarom is automatisering door AI een essentieel hulpmiddel voor het monitoren van de aarde.

In het Child Connectivity-project dat ESA samen met Giga uitvoert, beoordelen we bijvoorbeeld de toegang van jongeren tot internet. Als onderdeel hiervan gebruiken we AI-algoritmen om schoolgebouwen te herkennen op basis van Copernicus Sentinel-2-gegevens, en alleen al in Brazilië konden we 65.000 scholen identificeren die ten onrechte in de UNICEF-database stonden.

Ook het gebied van voorspelling wordt steeds belangrijker. In een ander groot initiatief met UNICEF konden onze AI-modellen voor klimaatgegevens een maand van tevoren uitbraken van dengue-koorts voorspellen.