Satelite bidezko irudien bereizmena eta analisia hobetzeko ikaskuntza sakona erabiltzea izan da Christian Ayala Lauroba ingeniariak Nafarroako Unibertsitate Publikoan (NUP) defendatutako doktoretza-ikerketaren ardatza. Mikel Galar Idoate Konputazioaren Zientziako eta Adimen Artifizialeko katedradun eta NUPeko ISC institutuko ikertzaileak zuzendu du tesia. Tracasa Instrumentalen garatutako doktoretza industrialaren modalitatean egindako tesi bat da.
Teknologia horrek prozesu bat errazten badu ere, hots, mapak sortzekoa, zeina lehen eskuzkoa eta neketsua baitzen, adimen artifizialean oinarritutako soluzio komertzialen eragozpena da pertsonalizatzeko aukera gutxi dituztela eta oso garestiak direla, eta, beraz, pertsona askorentzat eskuraezinak direla. Behar horri erantzuten dio Christian Ayala ingeniariak defendatutako doktoretza-tesiak: adimen artifizialeko teknika aurreratuak garatu ditu nagusiki, Europako Espazio Agentziaren (ESA) Copernicus programaren Sentinel misioek emandako datu irekiak eta doakoak erabiliz.
Lehen esan bezala, ikerketa Tracasa Instrumentalen egin da, tesi industrial hori egin zen enpresan, eta haren ereduek aplikazio praktiko zehatzak dituzte. “Bereziki, katastro-kartografia eguneratzen adituak direnei laguntzen diete, automatikoki detektatzen baitituzte katastroko omisioak. Gainera, ikerketa honen esparruan diseinatutako bereizmen handiko ereduei esker, tanta hotzak Valentzian kaltetutako eremuaren satelite bidezko bereizmen handiko irudiak eman dizkie Tracasa Instrumentalek larrialdiak kudeatzen dituzten erakunde publikoei eta agintariei”, azaldu du Chrístian Ayalak.
Ikerketaren garapena
Tesiaren egileak azaldu du Copernicus programaren datuak erabiltzeak erronka batzuk dituela. “Adimen artifizialaren testuinguruan, eraikinak eta errepideak delineatzeko lanak segmentazio semantikoko lana dakar berekin, hau da, irudi baten pixel guztiak aurrez definitutako klase batzuetan sailkatzea (kasu honetan, eraikina, errepidea edo beste zerbait)”, azaldu du. “Zeregin horri Copernicus programaren satelite bidezko irudiekin ekiteak erronka espezifikoak sortzen ditu, lehen egiten zen bezala oso bereizmen handiko irudiekin (< 1 m/pixel) lan egitean sortzen ez direnak”, zehaztu du. Christian Ayalak adierazi du, azken kasu horretan, irudien kalitate handiak hiri-elementuen mugaketa zehatza errazten duela, baina horien kostu handiak hiri-mapak etengabe eguneratzeko erabilera mugatzen du. “Satelite ireki horiekin lan egitearen erronka nagusia 10 m/pixeleko bereizmen espaziala da, horrek zaildu egiten baitu hiri-elementuak behar bezala detektatzea. Eskala horretan, objektu batzuek pixel bera partekatzen ahal dute, eta horrek zaildu egiten du eraikinen eta errepideen segmentazio zehatza”, adierazi du. “Beste arazo garrantzitsu bat irudien espektro-aldakortasuna da, eguzkiaren posizioak, baldintza atmosferikoek eta urtaroko aldaketek eraginda. Horrek zaildu egiten du ahalik eta agertoki gehien irudikatuko dituzten datu multzoak sortzea, eta horrek, aldi berean, modeloek modu sendoan orokortzeko duten gaitasunari eragiten dio, kokapen geografikoa edo irudiak eskuratzeko unea edozein dela ere”, azaldu du.
Azkenik, bereizmen espazialen ugaritasuna erronka gehigarria da ereduak ebaluatzeko eta konparatzeko. “Irudien pikortasuna aldatzean (hau da, duten pixel-kopurua), metrikak kalkulatzeko erabiltzen den populazioa ere aldatzen da, eta horrek zaildu egiten du emaitzak zuzenean konparatzea. Mugapen horrek zaildu egiten du Lurraren behaketaren arloko galdera garrantzitsuenetako bati erantzutea: Zer bereizmenekin lan egin behar da X objektu bat Y zehaztasun batekin detektatzeko?”, azaldu du tesiaren egileak.
Horregatik guztiagatik, tesiaren helburu orokorra da modu justuan aztertzea, garatzea eta ebaluatzea segmentazio semantikoko ereduak, bereizmen espazial mugatuko datuak erabiliko dituztenak xehetasun maila handia eskatzen duten zereginei ekiteko, hala nola eraikinen eta errepideen segmentazio semantikoa, datu publikoak eta sarbide librekoak eskuragarri daudela aprobetxatuz.
Christian Ayalaren CV laburra
Christian Ayala Lauroba ingeniari informatikoa da eta Lurraren behaketari aplikatutako adimen artifizialean aditua. Ingeniaritza Informatikoko Gradua 2018an lortu zuen eta Ingeniaritza Informatikoko Masterra 2020an, biak NUPen.
2018az geroztik, Tracasa Instrumentaleko berrikuntza saileko arduradun teknikoa da. Horrez gain, NUPeko irakasle elkartua da, orobat laguntzaile aktiboa komunitate zientifikoan, eta Lurraren behaketari eta adimen artifizialari buruzko hainbat argitalpen ditu nazioarteko konferentzietan eta aldizkarietan. Bere lanari esker, nazioartean hainbat errekonozimendu jaso ditu, adimen artifizialeko lehiaketetako lehen postuak barne, hala nola Europako Espazio Agentziaren (ESA) "AI4EO AI4FoodSecurity" edo NASAren "Tropical Storm Wind Prediction" erronka.