宇宙への関心を広げる取り組みの一環として Microsoft は、人工知能 (AI) ワークロードを実行する宇宙船を Azure ハイパークラウドに接続できるように、軌道上コンピューティング プラットフォームを開発しました。
一連の宇宙に焦点を当てたパートナーシップの第 弾として、ソフトウェアの巨人は Thales Alenia Space と協力して、国際宇宙ステーションに搭載されたデモンストレーションで軌道上でコンピューティング テクノロジのデモンストレーションとテストを行っています。 両社は協力して、地球の持続可能性に貢献する新しい軌道上の気候データ処理アプリケーションを作成するために、強力な軌道コンピュータ、軌道ソフトウェア プラットフォーム、および高性能の地球観測センサーを展開します。
Microsoft また、Loft Orbital と提携して、宇宙システム用のソフトウェアを開発、テスト、検証する新しい方法を提供しています。 Microsoft アズール。これらのアプリケーションは、Loft Orbital の宇宙インフラストラクチャ ツールとプラットフォームを使用して、軌道上の衛星にシームレスに展開されます。
ついに Microsoft は、ボール エアロスペースと協力して、米国政府向けの新しいソフトウェアとハードウェアを実装するために使用される一連の試験衛星を軌道上に構築しています。両社はこれらの宇宙船ミッションで協力し、Azure クラウドを使用して軌道上で再構成可能な処理テクノロジーを実証します。
衛星画像はすでに貴重な資産ですが、地理空間 AI と併用すると、アナリストは関連する関心領域の変化の検出を追跡できます。
これは、地球の広い範囲を追跡、測定、および/または収益化する業界にとって特に役立ちます。 ただし、衛星画像は構造化されていないビッグデータで構成されており、情報にアクセスして保存し、構造化データとして使用するには、変換と分析にかなりのリソースが必要です。
このタスクを支援するために、Azure Space は、Azure リソースを使用して AI を衛星画像に大規模に適用する方法を説明する新しいリファレンス アーキテクチャをリリースしました。地理空間解析やリモートセンシングAIに関しては、 Microsoft はすでに Blackshark.ai、Orbital Insight、Esri と連携しており、AI の構築を検討している顧客は Azure Machine Learning などの同社のツールを使用できます。
軌道上コンピューティング プロジェクトがテスト段階に入ったら、Azure Space チームから、宇宙での次のステップについて詳細を聞くことができるでしょう。
ウクライナがロシアの侵略者と戦うのを手伝ってください。それを行う最善の方法は、ウクライナ軍に資金を寄付することです。 セーブライフ または公式ページから NBU.
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