Big Data i tajemnica lotu MH370
-
- 09.04.2014
Przetwarzając dane z satelitów z wykorzystaniem autorskiego modelu analitycznego i narzędzi Big Data, brytyjska firma Inmarsat z dużą dokładnością określiła miejsce katastrofy malezyjskiego samolotu pasażerskiego. Nie była to jedyna organizacja, która zaprzęgła Big Data do poszukiwań zaginionej maszyny.
Odnalezienie zaginionego malezyjskiego samolotu nie było proste. Z nieznanego powodu przestał w nim bowiem działać nadajnik umożliwiający identyfikację maszyny. Okazało się jednak, że samolot jeszcze przez kilka godzin po zniknięciu z radarów nadal nadawał krótkie sygnały służące do synchronizacji czasu z zegarami atomowymi. Sygnał odbierał wystrzelony w 1996 r. satelita firmy Inmarsat,. Nie ma on wbudowanych mechanizmów umożliwiających ustalenie pozycji, ale krąży po orbicie geostacjonarnej na 64,5 stopnia długości geograficznej zachodniej. Wykorzystując jego stałą pozycję względem ziemi, eksperci mogli zawęzić obszar poszukiwań. Badania polegały na analizie efektu Dopplera, który występował w odbieranym z samolotu sygnale, i uwzględniały również szacowaną szybkość przelotu samolotu. Inżynierowie z Inmarsat porównywali te dane z sygnałami z samolotów pokonujących podobną trasę, co umożliwiło dalsze uszczegółowienie obszaru poszukiwań. Co istotne z punktu widzenia informatyka, do porównywania tych danych wykorzystano narzędzia i algorytmy Big Data.
Analiza zdjęć satelitarnych
W poszukiwania samolotu zaangażowały się również amerykańskie firmy Adaptive Computing oraz DigitalGlobe. Adaptive jest znana ze swojej platformy analitycznej Moab, wykorzystywanej między innymi przez uznane laboratoria i uniwersytety. Moab HPC Suite oraz Cloud Suite wchodzą w skład pakietu Big Workflow. Służy on do dystrybucji zadań z zakresu analityki Big Data pomiędzy różnymi systemami i lokalizacjami, które następnie analizują otrzymane dane.
Zobacz również:
- 5 praktycznych powodów, dla których warto wdrożyć Zero Trust
- IDC CIO Summit – potencjał drzemiący w algorytmach
DigitalGlobe jest użytkownikiem rozwiązań Adaptive, zajmującym się komercyjnie, m.in. przetwarzaniem zdjęć satelitarnych oraz analizą danych geoprzestrzennych. DigitalGlobe stosuje rozwiązanie Big Workflow do dynamicznego alokowania zasobów, optymalizacji wydajności infrastruktury oraz monitorowania systemu służącego do analizy zgromadzonych zdjęć. Firma ma archiwum zawierające fotografie ponad 4,5 mld kilometrów kwadratowych powierzchni ziemi (wiele terenów został sfotografowanych wielokrotnie).
Jedną z usług firmy jest właśnie wyszukiwanie wskazanych obiektów na zdjęciach powierzchni ziemi. Zlecenia od klientów z reguły mają pilny charakter (np. wiążą się z wystąpieniem katastrofy naturalnej) i polegają na przeszukaniu wskazanego obszaru. Po otrzymaniu zlecenia firma gromadzi najnowsze zdjęcia i poddaje je komputerowej obróbce w celu usunięcia nakładających się pikseli. Następnie obrazy łączone są w gigantyczną mozaikę składającą się z wielu małych zdjęć.
