Небеса с молотка. В погоне за ближним космосом - Эшли Вэнс

после того, как они усвоят всё, что нужно знать о зданиях и деревьях, машинах и дорогах, нефтяных вышках и танкерах и т. д. и т. п., системам ИИ поручается отслеживать и фиксировать на поднадзорных территориях и в акваториях любые изменения и события, будь то дорожные работы или изменение схем уличного движения, снос или строительство жилых домов, местонахождение морских и речных судов. Глобальная аналитическая система такого рода работает двадцать четыре часа в сутки без выходных. Выявив на Земле потенциально значимое изменение, она уведомляет о нем человека и берет происходящее на соответствующем участке под более пристальный контроль.

Вам, несомненно, знакомы продукты наподобие Google Earth и Google Maps, делающие внешне похожую работу. Снимки в такие системы поступают обычно от коммерческих спутниковых систем, и в Google, бесспорно, проделали выдающуюся работу по части использования спутниковых снимков для каталогизации мира. Однако фотографии там выложены зачастую устаревшие, а качество их зависит от характера местности и обычно бывает достаточно высоким лишь в густонаселенных областях. На фоне того, что построили Planet и другие компании, использующие новейшие средства ИИ, продукты Google теперь смотрятся детскими игрушками.

В 2019 году Planet объявила, что ей удалось с помощью собственной базы данных изображений и ИИ создать первую в истории исчерпывающую по полноте карту мира, на которой отображены все до единой дороги и все до единого строения на Земле. Для упрощения ориентации на местности их система промаркировала здания синим цветом, а дороги – красным, из-за чего карты стали отчасти похожи на иллюстрации из учебника по анатомии. Крупный город вроде Сан-Франциско на них похож на сетчатую авоську из красных дорог, набитую кубиками домов. Будь это даже разовый стоп-кадр со всей наземной инфраструктурой, он всё равно был бы весьма полезен. Но у Planet все изображения еще и оперативно обновляются – и на картах всегда отображены все последние изменения в дорожной сети и новостройки.

Аналогичные системы созданы для картирования лесов и поштучного учета всех деревьев мира. ИИ настолько разборчив и хорошо обучен, что ведет еще и раздельный учет деревьев по видам, подсчитывает их биомассу и оценивает объемы поглощения углекислого газа каждым лесом.

Эти изображения и расчеты позволяют перевести в плоскость точных наук задачи, ранее выглядевшие расплывчатыми. В Южной Америке технология Planet задействована для мониторинга состояния тропических лесов в бассейне Амазонки. На базовом уровне мы и так имели общее представление о темпах их незаконной вырубки. Но теперь мы можем еще и выявлять виновных в этом безобразии. Было возбуждено уже множество дел по факту вырубки, часть которых была выиграна, с использованием спутниковых фотографий в качестве главного доказательства, что браконьерскими лесозаготовками занималась именно компания-ответчик. Используются снимки Planet и для контроля выполнения программ компенсации выбросов углекислого газа лесопосадками. Счетчик деревьев вполне позволяет проверять, выполнила ли компания-озеленитель взятые на себя по контракту с загрязнителем атмосферы обязательства по лесопосадкам.

Коммерческое использование подобных технологий с лихвой окупает все расходы Planet. Одно лишь правительство США отстегивает десятки миллионов долларов в год на анализ спутниковых снимков компании в самых разноплановых целях – от военной разведки до мониторинга окружающей среды. Страны, не располагающие собственными флотами спутников, также стали пользоваться услугами Planet. Еще одна многочисленная категория клиентов – фермерские хозяйства, которым специальные датчики на спутниках компании позволяют мониторить свои угодья по самым диковинным параметрам. Спутники могут измерять даже содержание хлорофилла в зелени и по нему контролировать здоровье растений и вычислять оптимальную дату сбора урожая.

Появились и стартапы, специализирующиеся на углубленном анализе изображений, покупаемых у Planet и получаемых из бесплатных публичных баз данных. Один из них называется Orbital Insight и ведет статистику всевозможных показателей активности потребителей вроде числа машин на парковке у торговых центров в обычные дни и в сезон предпраздничных покупок, а затем продает эти данные хедж-фондам и игрокам с Уолл-стрит, рассчитывающим извлечь выгоду из обладания столь эксклюзивной информацией. Эта же компания способна отслеживать и все посевы зерновых культур в масштабах США и прогнозировать будущий урожай по их текущему состоянию. Биржевые трейдеры эти прогнозы охотно покупают, поскольку их точность проверена временем, а знание будущего урожая позволяет определять, вверх или вниз пойдут цены на зерно. Есть еще и такие программы ИИ, которые позволяют: оценивать ВВП всех стран мира по таким косвенным показателям, как освещенность ночных улиц; отслеживать маршруты всех кораблей в море; вести посуточный учет выдачи на-гора каменного угля каждой шахтой мира. Для выполнения любой из подобных задач потребовались бы тысячи аналитиков, а система ИИ без устали выполняет их все одновременно.

Одним из самых впечатляющих достижений Orbital стала технология оценки текущих мировых запасов добытой сырой нефти. Все емкости нефтехранилищ на спутниковых снимках видны как на ладони и при этом оборудованы плавающими крышками, что позволяет судить о степени заполненности емкости. По длине тени, отбрасываемой стенкой бака на плавучую крышку, алгоритм Orbital определяет глубину проседания крышки и процент заполнения емкости, а по диаметру самого бака и длине тени от него – его полную емкость, что позволяет рассчитать точный объем нефти в емкостях в любой момент времени. С помощью этого алгоритма Orbital неоднократно уличала Китай в занижении официально публикуемых данных о наличных запасах сырой нефти. Основатель Orbital Джеймс Кроуфорд по этому поводу сказал: «Мы, по сути дела, торгуем правдой о том, что происходит в мире».

Число раскрываемых спутниками Planet истин год от года растет, обеспечивая ученых столь нужными контекстными деталями о земных делах и среде обитания населения различных регионов планеты. В одной лишь Калифорнии снимки Planet используются и для прогнозирования засух по уровню воды в водохранилищах, и для мониторинга лесов на предмет выявления участков с риском возникновения пожаров и планирования контрмер наподобие прореживания или контролируемого выжига, и для выявления тайных плантаций растительного сырья для производства запрещенных наркотиков.

Аналитики данных из открытых источников опубликовали доклады, уличившие КНР в постройке первого китайского авианосца, незаконном захвате островов в Южно-Китайском море и расширении сети «лагерей перевоспитания» уйгуров[63]. В подобных случаях снимки Planet обычно попадали на первые полосы ведущих изданий наподобие Wall Street Journal и New York Times в доказательство излагаемых фактов и для пущей наглядности разоблачений. Пользуясь всё теми же методами, Planet помогла раскрыть и секретные ракетные объекты в труднодоступных местностях Ирана, и строительство в Неваде огромного завода аккумуляторных батарей для Tesla, и серию терактов на НПЗ Саудовской Аравии. В 2020 году после мощных взрывов в Бейруте Planet оперативно выдала фото, демонстрирующие масштабы разрушений. А на фоне сковавшей