När Sveriges rymddatalabb arrangerade sitt första hackaton samlades närmare 100 personer med ett brinnande intresse för rymden och innovation. Målet var att hitta bästa AI-lösningen för att "se genom molnen" i satellitbilder. Bättre satellitdata underlättar till exempel i övervakningen av klimatförändringar.
En av de största utmaningarna när det kommer till analys av satellitdata är molnens ocklusion; beroende på tid på året och platsen för intresseområdet kan moln helt eller delvis täcka bilden och hämma analysen. Det finns idag många metoder för uppskattning av saknade data, men de kan bli bättre med hjälp av artificiell intelligens.
För att tackla denna utmaning och möjliggöra att satellitdata når sin fulla användningspotential arrangerade Swedish Space Data Lab ett hackaton i slutet av februari. Detta rymddatalab är ett samarbetsprojekt mellan AI Innovation of Sweden, Rymdstyrelsen, Rise och Luleå universitet, och ett av flera svenska datalabb som startats för att öka användningen av artificiell intelligens.
Hacket samlade närmare 100 studenter och proffs som gav sig på uppgiften att hitta bästa AI-lösningen för att få fram data över områden där moln är i vägen på satellitbilderna.
Deltagarna använde sig av de stora mängder satellitdata som tillgängligörs via det europeiska Copernicus-projektet och öppna källkodsplattformar som OpenDataCube. Dessa stora datamängder stärker möjligheterna att tillämpa klassiska maskininlärnings- och djupinlärningsalgoritmer.
Se filmen om hacket här.
