Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Satellite imaging swarms with distributed onboard intelligence

Opis projektu

Systemy obrazowania satelitarnego i wnioskowania nowej generacji

W przypadku kosmicznych systemów monitorowania im więcej satelitów, tym lepiej. Wiele satelitów z rozproszonymi funkcjami analitycznymi może zbierać jednoczesne obrazy z różnych lokalizacji lub kątów, które następnie można łączyć w celu zapewnienia pełnej reprezentacji sceny 3D. Obliczenia SI tych reprezentacji mogą być wykonywane na pokładzie satelitów i przesyłane do naziemnych łączy komunikacyjnych w czasie zbliżonym do rzeczywistego. W tym kontekście, finansowany przez ERBN projekt IntelliSwarm zakłada opracowanie metod współpracy, które ułatwią rozproszone wnioskowanie na pokładzie satelity i poprawią jakość obrazu. Wiąże się to z opracowaniem kilku innowacyjnych technik, w tym zwiększania rozdzielczości przestrzennej/spektralnej i rozszerzania 3D, kompresji opartej na sztucznej inteligencji i metodologii rozproszonego wnioskowania na potrzeby sztucznej inteligencji, a także szybkich i energooszczędnych modeli sztucznej inteligencji do zasilania rozproszonych obliczeń pokładowych.

Cel

Space-based monitoring systems for Earth observation are being increasingly employed by industry and governments, and large constellations having tens to hundreds of units will be deployed in the near future. This project considers swarms of satellites in formation flight, and it investigates innovative cooperation modalities to enhance image quality and enable satellite distributed onboard inference. Through artificial intelligence (AI), multiple simultaneous and redundant satellite image acquisitions from different viewing angles will be cooperatively combined into scene representations having significantly higher spatial and spectral resolution and augmented with surface profile information, enabling imaging beyond the diffraction limit by using very high-resolution training sets. These representations will be computed onboard the satellites in a distributed fashion and will be used for inference and image reconstruction; they will allow to increase quality, availability and timeliness of the data and to optimize the usage of inter-satellite and satellite-to-ground communication links. Enabling this cooperation requires major scientific advances; the project will generate new knowledge via innovative scene models allowing spatial/spectral resolution enhancement and 3D augmentation, innovative AI-based compression techniques, novel distributed inference methodologies for AI, as well as a new generation of fast and energy-efficient AI models powering distributed onboard computing. This ambitious research will become the cornerstone of next-generation satellite imaging and inference systems, increasing scientific and economic value for the users and allowing public and private entities to exploit advanced image products and analytics that can benefit the economy and the society. The developed methods will also be relevant to several other types of embedded systems, further extending the project impact to areas such as sensor networks and Internet of Things.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2024-ADG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

POLITECNICO DI TORINO
Wkład UE netto
€ 3 008 550,00
Koszt całkowity
Brak danych

Beneficjenci (1)