تعمل خوارزميات التوصيات التي تستخدمها Amazon و Netflix على تحسين صور الأقمار الصناعية

وجد مؤلفو الورقة الجديدة أن خوارزميات التوصية تساعد المستهلكين على تحديد ما

يمكن أن تساعد الأقمار الصناعية في دراسة الأرض بشكل أفضل.

الأقمار الصناعية الضوئية تتوقف عن إصلاح الأرض ،عندما تكون مغطاة بالغيوم. لذلك ، اعتمد الباحثون منذ فترة طويلة على أدوات غير دقيقة لدراسة البقع العمياء ، خاصة على طول السواحل. قام مؤلفو الورقة الجديدة بتكييف خوارزمية التوصية التي تستخدمها Netflix لإنشاء نظام يتنبأ بالمناظر السحابية الساحلية بشكل أكثر دقة وسرعة من أدوات تعبئة البيانات التقليدية.

لاحظ المؤلفون أن الطريقة التي تعالج بها أنظمة التوصية البيانات لا تختلف كثيرًا عن عملية التنبؤ بالمناظر الطبيعية الساحلية المخفية بواسطة السحب.

ولاختبار فرضيتهم، بنى المؤلفوننموذج ملء السحابة. خوارزمية تسمى Funk-SVD - كانت في الأصل تعرض آراء المستهلكين على مصفوفة. يتم بعد ذلك استخدام هذه البيانات للتنبؤ بالمحتوى الذي قد يثير اهتمام المستخدم.

تم استخدام عملية مماثلة لملءالسحب: يتم تمثيل كل إحداثيات على الخريطة بواسطة بكسل في الصورة ، ويمكن أن يكون هذا البكسل إما ماء أو أرضًا ، وتمثل السحب بيانات غير مسجلة. يسمح تكيف وانغ مع Funk-SVD للمرء بعمل تخمينات حول ما هو موجود تحت السحب بناءً على بيانات أخرى.

قراءة المزيد:

القمر الصناعي الأمريكي "رأى" رسالة غير عادية من الأرض

تم نشر مقطع فيديو من صاروخ تم إطلاقه من مسرع تجريبي عملاق تم العثور عليه في الصين. قد تكون الأنواع غير المعروفة للعلم مختبئة هناك.