Come comprendere le enormi quantità di dati raccolti dai droni

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Gli esperti di informatica li chiamano “Big Data”: una raccolta di dati  così grande e complessa da richiedere strumenti differenti da quelli tradizionali per poterli analizzare ed estrarne un senso. Usare le informazioni raccolte dai droni sarà un lavoro enorme che creerà posti di lavoro per informatici e ingegneri nei prossimi decenni.Tra le fonti dell’immenso flusso di informazioni che sensori, telecamere, siti Internet vanno raccogliendo, e che viene etichettata come “L’Internet delle cose”,  i droni -sia quelli militari sia soprattutto quelli civili- giocano un ruolo sempre più di primo piano. L’astrofisico Kirk Borne della George Mason University è tra gli scienziati che si chiedono come ottenere vantaggi per la collettività dal lavoro dei droni, compresi quelli degli hobbysti e degli appassionati che già ora raccolgono dati sulla fauna, sul territorio, sullo stato di laghi e fiumi. “Il flusso di video provenienti dai droni è solo un esempio, il più immediato, della massiccia crescita di questi dati e delle massive sfide tecnologiche che la loro gestione comporta” dice. “Sfide che ricadono sotto l’ombrello dell’analisi operazionale, che include il data mining per estrarre un senso da questi contributi”.

Il solo servizio ISR (Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) dell’Aeronautica americana ogni giorno produce 1.600 ore di filmati, una singola missione di un drone militare produce 70 terabyte di dati. Coline Snow di SAP, una software house specializzata nella business intelligence, e quindi nell’estrarre un senso dai dati aziendali, afferma che lo sviluppo dei droni richiede di rivoluzionare i servizi di data coud, quelli dove i dati (compresi foto e filmati) vengono immagazzinati e elaborati attraverso Internet.

E servizi di questo tipo già stanno nascendo, uno per tutti PrecisionMapper, un’applicazione cloud che da a tutti gli strumenti per caricare, registrare, processare e condividere le proprie immagini aeree. Ma non basta, per estrarre dei significati da queste immense collezioni di filmati e immagini occorre un passo in più, verso l’intelligenza artificiale, un processo semantico che possa descrivere a parole e trasformare in numeri quello che le telecamere di bordo riprendono. E prima di arrivare a tanto bisogna percorrere dei gradini intermedi, che richiedono lo sviluppo di algoritmi nuovi e più potenti per la criptazione, la compressione e la fusione dei database. Qualche mattone, dice ancora il professor Kirk, già esiste, e cita il caso di  Apache Spark, un motore particolarmente veloce ed efficiente per la gestione di database enormi, ma a suo parere non è la soluzione definitiva, solo un primo passo nella direzione giusta specie se accoppiato con un altro progetto Apache,  MapR,  che ha cominciato a investigare la sfida dei big data alati cercando di fissare degli standard di comunicazione e interscambio di informazioni e i requisiti minimi per cominciare un’analisi degli sterminati database alla ricerca di informazioni utili e sintetiche.

 

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