Satellogic ya cuenta con seis de estos equipos en órbita y
en breve se lanzarán dos más. Para 2020 espera tener 300 en el espacio. Su
alianza con Microsoft para el procesamiento inteligente de las imágenes
Por Desirée Jaimovich
El
punto que contienen todos los puntos del universo. Ése es el Aleph de Borges y
el Aleph que está construyendo la empresa argentina Satellogic. Este Aleph no
habita en un cuento, ni es sólo un concepto, es real y está en el espacio. Ése
es el nombre de la constelación de nanosatélites que Emiliano Kargieman,
fundador y CEO de Satellogic, ideó y que decidió bautizar con ese nombre en
honor al escritor, según cuenta en diálogo con Infobae.
En la actualidad ya hay seis de estos satélites en órbita:
Capitán Beto, Manolito, Tita, Fresco, Batata y Milanesat. Todos con un
indistinguible sello argentino, como esta empresa local fundada en 2010 y que
hoy cuenta con cinco sedes.
En Buenos Aires se realiza el diseño de los satélites-que se
construye con materia prima de unos 35 proveedores de diferentes partes del
mundo-; en Montevideo se ensamblan los componentes; en Tel Aviv y Barcelona se
desarrolla el software de procesamiento y análisis de datos; y en San Francisco
están las oficinas comerciales.
Pronto se sumarán dos nuevos satélites a la constelación:
Ada, en honor a Lovelace, la primera primera programadora de la historia y
Maryam, por Mirzajani, la matemática iraní que se convirtió en la primera mujer
en recibir el premio Medalla Fields.
Pero esos ocho nanosatélites no serán los únicos que
conformarán este Aleph espacial. El objetivo es llegar a 12 para 2018, alcanzar
los 100 en 2019 y tener unos 300 en el espacio hacia fines de 2020. Así lo anunció
Satellogic en el marco de una conferencia que ofreció junto a Microsoft, que le
provee el servicio de su nube Azure para el procesamiento de datos. Esta
alianza llega para potenciar la mega expansión que se propuso la compañía
argentina.
Todos esos datos, recopilados y procesados por medio de Big
Data y machine learning se pueden emplear para optimizar el uso de recursos,
controlar fronteras, mejorar la eficiencia del uso de agua y herbicidas en la
industria del agro, así como para prevenir desastres naturales.
Los pequeños satélites tienen 80 centímetros de alto, pesan 40 kilos y
orbitan a 500 kilómetros de la Tierra. Están hechos de carbono, fibra de
aluminio, lentes y espejos, entre otros elementos. Cuentan con componentes
similares a los de una cámara digital y permiten obtener imágenes
hiperespectrales de alta resolución.
Además integran paneles solares y cuentan con un sistema de
propulsión que les permite cambiar de rumbo, por ejemplo, para evitar algún
choque. Su trayecto está monitoreado por radares que siguen la ubicación y, en
caso de riesgo de colisión se envía una notificación a la compañía, con varios
días de antelación, para que lo evite.
El gran beneficio de estos satélite es que son simples de
desarrollar y tiene un costo menor a los
tradicionales. "Salen más de 100 mil y menos de un millón de
dólares", responde Kargieman consultado por Infobae.
Armarlos lleva unas tres semanas, tienen una vida útil de
tres años y pasado ese lapso se desintegran en el espacio. Tardan unos 90
minutos en dar la vuelta a la Tierra y en ese viaje retratan todo lo que ocurre
en cada rincón del planeta.
"Tenemos una gran riqueza de datos, el desafío es
transformar esos datos crudos en insight que le sirva a los gobiernos, personas
y empresas para tomar mejores decisiones. Necesitamos algoritmos que nos
permitan tomar esta información, procesarla para distribuir el conocimiento digerido
y en ese proceso elegimos a Microsoft Azure como la plataforma para llevar esa
información que le queremos dar a los clientes", detalla Kargieman.
"La idea es proveer la infraestructura y la capacidad
de análisis para empoderar a las empresas y apoyar su crecimiento",
analiza Ezequiel Glinsky, director de Proyectos de Transformación Digital de
Microsoft Argentina.
Los nanosatélites recopilan imágenes del espacio, que son
enviadas a la nube de Microsoft. Allí, por medio de inteligencia artificial y
aprendizaje automático, los datos se procesan y clasifican. Así, se puede
distinguir, en tiempo real, qué representa cada elemento u objeto en para luego
evaluar qué aplicación se le puede dar a esa información.
Fuente: Infobae - 9 de noviembre de 2017
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