Клиенты Amazon SageMaker о возможностях машинного обучения для геопространственных данных
Arup
Компания Arup представляет собой коллектив из 16 000 проектировщиков, консультантов и экспертов, работающих в 140 странах мира, которые занимаются вопросами устойчивого развития. Основанная для стремления к человечности и совершенству во всем, что они делают, компания сотрудничает с клиентами и партнерами, используя воображение, технологии и строгость, чтобы сформировать лучший мир.
«Мы используем цифровые технологии, такие как машинное обучение, для изучения воздействия тепла на городские районы и факторов, влияющих на местную температуру, чтобы обеспечить лучшее проектирование и поддержать устойчивые результаты. Городские острова тепла и связанные с ними риски и дискомфорт являются одной из самых больших проблем, с которыми сегодня сталкиваются города. Использование геопространственных возможностей машинного обучения в Amazon SageMaker помогло нам определить и измерить городские тепловые факторы с помощью данных наблюдения Земли, что значительно ускорило нашу способность консультировать клиентов. Это позволило нашим инженерным командам проводить аналитику, которая ранее была невозможна, благодаря доступу к большим объемам, типам и анализу больших наборов данных».
Дэмиен Макклауд, директор и ведущий специалист по геопространственным данным и наблюдению за Землей, Arup
xarvio
Компания xarvio Digital Farming Solutions предлагает продукты для точного цифрового земледелия, помогающие фермерам оптимизировать производство сельскохозяйственных культур. Продукты xarvio, доступные по всему миру, используют машинное обучение, технологию распознавания изображений и передовые модели культур и болезней в сочетании с данными со спутников и устройств метеостанций для предоставления точных и своевременных агрономических рекомендаций для управления потребностями отдельных полей. Продукты xarvio адаптированы к местным агрономическим условиям, могут отслеживать стадии роста и распознавать болезни и вредителей. Они повышают эффективность, экономят время, снижают риски и обеспечивают более высокую надежность при планировании и принятии решений – и все это при внесении вклада в устойчивое развитие сельского хозяйства.
«Быстрая разработка прототипов и постоянное обслуживание наших активов машинного обучения – один из наших важнейших приоритетов. Возможности геопространственного машинного обучения Amazon SageMaker предоставляют нам мощное решение для разработки прототипов и управления нашими различными моделями на протяжении всего их жизненного цикла. Используя Amazon SageMaker, мы смогли повысить эффективность почти на 50 %. Наши команды смогли настроить необходимые конвейеры моделей и запустить тестирование всего за 1–2 недели, что почти в два раза быстрее, чем требовалось ранее».
Моджтаба Карами, руководитель группы по дистанционному зондированию, xarvio
DataFarming
DataFarming – лидер в области точного земледелия.
«Опрашивая сельскохозяйственные компании (например, производящие семена, удобрения и химикаты), мы с удивлением обнаружили, что почти все они принимают многомиллионные решения на основе ограниченных, в основном субъективных данных. У этих компаний часто не было ответов на самые важные вопросы, такие как «Сколько земли доступно для посева?» или «Когда урожай будет готов к сбору?». Будучи заядлым пользователем различных видов спутниковых снимков на протяжении почти 20 лет, мы поняли, что хотим использовать возможности геопространственных данных, чтобы помочь сельскохозяйственным компаниям найти ответы на эти вопросы и помочь им принимать более разумные решения в поле. Однако запуск сложных алгоритмов машинного обучения на более чем 100 миллионах акров австралийских пахотных земель с разрешением 10 м пикселей (и в режиме реального времени) является чрезвычайно сложной задачей. Благодаря геопространственным возможностям машинного обучения Amazon SageMaker мы можем перейти от концепции к рабочей модели в течение нескольких часов».
Тим Нил, соучредитель, DataFarming
SatSure
Компания SatSure, индийский лидер в области интеллектуальных решений, использует данные наблюдения Земли и модели глубокого обучения для получения информации в различных областях применения – от мониторинга урожая в любую погоду и оценки рисков для фермерских хозяйств до обнаружения изменений почвенного покрова и идентификации особенностей земли.
«Создание масштабируемых современных моделей глубокого обучения, которые являются экономически эффективными, является чрезвычайно сложной задачей при работе с большими массивами данных спутниковых снимков. Арсенал инструментов Amazon SageMaker помог нам упростить сквозную разработку сложных моделей глубокого обучения. Это позволило нам сэкономить 25 % затрат на протяжении всего жизненного цикла разработки модели, а также сосредоточиться на создании инновационных решений. Мы хотели использовать возможности Amazon SageMaker, чтобы разработать цифровое приложение, использующее спутниковые снимки низкого разрешения для изучения границ сельскохозяйственных ферм. Благодаря встроенным геопространственным алгоритмам Amazon SageMaker, хранилищу функций и автоматической настройке параметров мы смогли разработать это приложение в быстром темпе, обеспечив достижение всех показателей успеха».
Рашмит Сингх Сухмани, соучредитель и директор по управлению данными, SatSure
EarthOptics
EarthOptics – это компания по измерению и картированию данных о почве, которая использует запатентованные сенсорные технологии и аналитику данных для точного измерения здоровья и структуры почвы.
«Мы хотели использовать машинное обучение, чтобы помочь нашим клиентам повысить урожайность сельскохозяйственных культур с помощью экономически эффективных почвенных карт. Возможности геопространственного машинного обучения Amazon SageMaker позволили нам быстро прототипировать алгоритмы с использованием множества источников данных и сократить время между исследованиями и развертыванием производственного API всего до месяца. Благодаря Amazon SageMaker у нас теперь есть геопространственные решения для связывания углерода в почве, развернутые для ферм и ранчо по всей территории США».
Ларс Дируд, генеральный директор, EarthOptics