Avian Apple TV için tweetleri haritaya taşıyor

Avian uygulaması Apple TV de takılırken twitter akışını kaçırmak istemeyenler için gerçek zamanlı tweetleri ekrana taşıyor. İstediğiniz konu ya da hashtagi girdikten sonra Apple TV kumandasıyla tweetler arasında gezebiliyorsunuz. Ayrıca istenilirse lokasyon bazlı filtre uygulayıp sadece istediğiniz yerdeki tweetleride görebiliyorsunuz. Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleride uygulamanın diğer artılarından biri. Akıllı tvlerin yaygınlaşması ile daha fazla harita uygulaması piyasaya sürülecek gibi gözüküyor.

avian_screenshot2

 Kaynak

 

 

Lüksemburg’tan uzayda madencilik atağı: Prospector-X

İlk bakışta zaytung haberi gibi görünen bu başlık gerçek bir haber. Smitsonian’ın haberine göre; Lüksemburg başbakanı geçtiğimiz şubatta yaptığı açıklama sonrası dikkatleri üzerine çekmiş. Çünkü dünyaya yakın yörüngelerde bulunan gök taşlarından mineral ve maden arama faaliyetlerinin Lüksemburg’un ana AR-GE konularından biri olacağını söylüyor. Devamında öğreniyoruz ki zaten / deepspaceindustries şirketi ile mütabakata varmışlar. 500.000 nüfüslu, yüz ölçümü Konya’nın beşte biri olan bu ülkenin dirsek temasında olduğu direk şirket ise Google kurucularından Larry Page tarafından desteklenen  Planetary Source isimli şirket, amaçlarını ise göktaşlarının hiperspektral kameralar ile uzaktan algılanması ve üzerindeki madenlerin ekonomiye kazandırılması olarak tanımlıyorlar. ESA’da (Avrupa Uzay Ajansı) Lüksemburga destek veriyor. Rosetta projesindeki bilgi birikimini Prospector-X’ e aktaracak gibi görünüyor. Rosetta ile 2014 yılında göktaşının yörüngesine yerleşen gözlem cihazı daha sonra göktaşının yüzeyine iniş yapmıştı. Fakat sonrasında astreoidin gölgede kalan bir kısmına düştüğü için yeterli güneş alamadığı ve pilinin bittiği düşünülüyor. Lüksemburgda geliştirilecek Prospector-X’ in 2020’de fırlatılması planlanıyor.

Snapsat: Hızlı bir Landsat görüntüsü indirme uygulaması

Snapsat web üzerinden işaretlediğiniz yerdeki Landsat görüntülerini pratik bir şekilde listeleyip bulutluluk oranı bilgisini de vererek sıralayan ve seçtiğiniz görüntünün istediğiniz üç band kombinasyonunda ve TIF formatında indirmenize yarayan beta aşamasındaki bir web uygulaması. İstediğiniz bölgeyi haritada işaretledikten sonra seçtiğiniz görüntünün bir önizlemesini gösteriyor. Burada farklı bandlardan kombinasyonlar yapabiliyorsunuz. Sonrasında mail adresinizi girip bir müddet bekliyorsunuz ve üç bandlı görüntüyü (yaklaşık 80-100 MB )adresinize yolluyorlar.

Avantajlar Dezavantajlar
 

Pratik, anlaşılır arayüz, hızlıca görsel bir veriye ulaşma.

Farklı RGB kombinasyonlarının vurguladığı bileşenler güzel bir şekilde anlatılmış.

Yalnızca 3 bandlı görüntüler indirilebiliyor akademik çalışmalar açısından kısıtlı.

Mail atıp beklemek süreçten koparıyor. Kullanıcı deneyimi açısından olumsuz.

 

 

 

 

Facebook 14.6 milyar uydu görüntüsünü işleyerek en detaylı nüfus haritasını yapıyor

Facebook’un uzun zamandan beri politikalarından biri olan herkesi internete bağlamak fikri ile afrikada ücretsiz internet hizmeti vermek gibi çalışmalarını duymuştuk. Bunu yapmak için insanların gerçekten nerede yaşadıklarını bilmek gerekiyor. Facebook, bünyesindeki Connectivty Lab’da 21.6 km² lik alanı kapsayan 14.6 milyar uydu görüntüsü ile klasik yapay zeka algoritmaları kullanarak detaylı bir nüfüs haritası üzerinde çalışıyorlar. Daha önce yapılan en detaylı nüfus haritası Columbia Üniversitesi tarafından yapılmıştı ve uzamsal çözünürliğü 1km idi. Facebook yeni haritasında insan yapımı yapılar algoritmaya örnek veri seti olarak giriliyor sonrasında algoritma benzer yapıları diğer görüntülerde arıyor. Hali hazırda Columbia Üniversitesi ile işbirliğine giden ekip önceki harita ile kendi ellerindeki 20 ülkeyi kapsayan 5m çözünürlüklü veri ile füzyon yapıyor ve şimdiye 350TB lık görüntüyü işlemiş.

 Capture

Derin Öğrenme ile İnsan Nüfusu Arayışı

Görüntüler 3 etaptan geçen bir görüntü işleme sürecinden geçiyor. İlk olarak insan yapımı objeler içeren bölgeler klasik görüntü işleme teknikleri ile aranıyor (Biraz detay vereydiniz). Çöl, su, orman gibi yapılar burada eleniyor. Daha sonra Facebook’un derin katmanlı yapay sinir ağı (deep convolutional neural network ) eğitim setinden öğrendiği nesnelerin diğer görüntülerde olup olmadığına bakıyor. Daha sonra öğretmenli yapay sinir ağı (supervised neural network) ile binary sınıflandırma yaparak görüntüde insan yapımı bir bina olup olmadığına karar veriyor. Yıl sonunda çalışmanın halka açılacağıda ifade edilmiş. Çalışmanın detaylı bilgileri facebook code blogunda.