VSGA tổng hợp và cập nhật những diễn biến đáng chú ý trong lĩnh vực viễn thám kết hợp ứng dụng AI. Số này gồm 4 nội dung nổi bật: ba vệ tinh FireSat mới được phóng để hỗ trợ phát hiện cháy rừng, mô hình nền tảng đa phương thức TerraMind do IBM và ESA phát triển chính thức được công bố, mô hình Tessera AI với dữ liệu Embeddings từ Sentinel-1 & Sentinel-2, và nền tảng Insula của CGI hỗ trợ xử lý AI ngay trên vệ tinh Φsat-2 của ESA. Bài viết nhằm chia sẻ thông tin, kiến thức đến độc giả quan tâm lĩnh vực địa không gian.
Ba vệ tinh mới tham gia vào cuộc chiến chống cháy rừng
Ba vệ tinh FireSat mới đã được phóng thành công từ Căn cứ Không gian Vandenberg ở California. Điều này mở rộng chương trình FireSat, một sáng kiến toàn cầu do tổ chức phi lợi nhuận Earth Fire Alliance (EFA) dẫn đầu nhằm tạo ra bộ dữ liệu về cháy rừng chưa từng có. Google Research đã hợp tác với các nhà lãnh đạo trong cộng đồng phòng cháy chữa cháy, bao gồm EFA và nhà sản xuất vệ tinh Muon Space, để tạo ra chòm sao vệ tinh chuyên dụng này, được thiết kế để cung cấp vùng phủ sóng liên tục mà các cơ quan phòng cháy chữa cháy cần để phát hiện cháy rừng trước khi chúng lan rộng.
Giai đoạn tiếp theo này dựa trực tiếp trên đà phát triển được thiết lập vào năm ngoái khi vệ tinh thí điểm của FireSat đạt đến quỹ đạo. Nhiệm vụ đó đã chứng minh thành công tiềm năng của công nghệ cảm biến được thiết kế để phát hiện các đám cháy rừng giai đoạn đầu, nhỏ đến 5×5 mét. Vệ tinh thí điểm đã phát hiện ra những đám cháy nhỏ, cường độ thấp mà các vệ tinh hiện có không thể nhìn thấy, và ba vệ tinh quỹ đạo mới này mang kiến trúc đã được chứng minh đó trực tiếp vào mạng lưới đang phát triển.
Cột mốc này là minh chứng cho những gì có thể đạt được khi các công ty công nghệ, tổ chức phi lợi nhuận, các quỹ từ thiện và khu vực tư nhân cùng hợp lực hướng tới một sứ mệnh duy nhất. Để khởi động công việc này, Google.org đã cung cấp hơn 15 triệu đô la để hỗ trợ việc triển khai các vệ tinh ban đầu này. Đây là một khoảnh khắc đáng tự hào đối với toàn bộ liên minh, và là một bước tiến hữu hình khác trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào việc tăng cường khả năng chống chịu với biến đổi khí hậu.
Nguồn: blog.google
IBM và ESA công bố TerraMind – Mô hình nền tảng AI (Model Foudernation) đa phương thức cho Quan Trắc Trái Đất
Mô hình nền tảng mới từ IBM và Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA) kết hợp những hiểu biết từ 9 loại dữ liệu quan sát Trái đất để cung cấp sự hiểu biết trực quan về hành tinh của chúng ta.
Đây là mô hình dẫn đầu về hiệu suất không gian địa lý. TerraMind sở hữu kiến trúc mã hóa – giải mã (encode – decode) dựa trên transformer đối xứng độc đáo, được thiết kế để hoạt động với đầu vào dựa trên pixel, token và chuỗi, đồng thời học được mối tương quan giữa các phương thức. Mặc dù được huấn luyện trên 500 tỷ token, TerraMind vẫn là một mô hình nhỏ gọn, sử dụng ít hơn 10 lần tài nguyên tính toán so với việc sử dụng các mô hình tiêu chuẩn cho mỗi phương thức. Điều này có nghĩa là người dùng có thể triển khai nó trên quy mô lớn với chi phí thấp hơn, đồng thời giảm mức tiêu thụ năng lượng tổng thể trong quá trình suy luận.
Trong một cuộc đánh giá của ESA, TerraMind đã được so sánh với 12 mô hình quan sát Trái đất phổ biến khác trên PANGAEA, một chuẩn mực cộng đồng, để đo lường hiệu suất của mô hình trong các nhiệm vụ thực tế, như phân loại lớp phủ đất, phát hiện thay đổi, giám sát môi trường và phân tích đa cảm biến và đa thời gian. Kết quả đánh giá cho thấy TerraMind vượt trội hơn các mô hình khác trong các nhiệm vụ này với mức chênh lệch từ 8% trở lên.
Nguồn: https://arxiv.org/pdf/2504.11171v5
Mô hình Tessera AI giúp tiếp cận dễ dàng để quan sát Trái Đất
Một mô hình cơ bản được huấn luyện dựa trên dữ liệu quan sát Trái đất từ vệ tinh Copernicus Sentinel-1 và Sentinel-2 đã được phổ biến rộng rãi cho các nhà nghiên cứu, theo thông báo tại một hội nghị ngành công nghiệp máy tính diễn ra tuần này ở Denver, Mỹ. Điều quan trọng là, các tập dữ liệu được mã hóa được gọi là Embeddings, sử dụng ít dữ liệu hơn nhiều so với các hình ảnh dạng pixel được truyền về Trái đất từ vệ tinh. Mô hình này hỗ trợ nhiều ứng dụng khác nhau, từ giám sát cây trồng nông nghiệp đến tính toán diện tích bị cháy và tán rừng.
Một trong những đóng góp quan trọng của Tessera là cho phép các nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu Earth Observation trên các máy tính phổ thông thay vì cần tới các hạ tầng HPC hoặc GPU quy mô lớn. Mô hình và dữ liệu được phát hành theo hướng mã nguồn mở nhằm thúc đẩy nghiên cứu và ứng dụng GeoAI trên phạm vi toàn cầu
Nguồn: esa.int
ESA và CGI mở rộng xử lý AI ngay trên quỹ đạo với vệ tinh Φsat-2 và nền tảng Insula
Ngày 23/6/2026, CGI công bố nền tảng Insula của hãng đang đóng vai trò then chốt hỗ trợ nhiệm vụ Φsat-2 của Cơ quan Vũ trụ châu Âu (ESA) – một trong những vệ tinh nhỏ (cubesat) tiên tiến nhất của ESA, chuyên khám phá khả năng vận hành AI trực tiếp trên vệ tinh (onboard AI) nhằm nâng cao năng lực quan sát Trái Đất.
Insula xử lý và chuẩn hóa khối lượng lớn dữ liệu vệ tinh, cung cấp các bộ dữ liệu đã hiệu chỉnh và định vị địa lý cho cộng đồng khoa học cũng như các nhà phát triển ứng dụng AI, hỗ trợ phát hiện xu hướng, giám sát bất thường và xây dựng mô hình dự đoán. Mở cửa công khai từ tháng 6/2025 đến nay, nền tảng đã có hơn 3.000 người dùng truy cập và cung cấp trên 10.000 ảnh đa phổ.
Nhờ khả năng xử lý ngay trên quỹ đạo, Φsat-2 có thể thực hiện nhiều chức năng gần thời gian thực trước khi truyền dữ liệu về mặt đất, bao gồm: phát hiện và loại bỏ ảnh bị mây che phủ, phát hiện và phân loại tàu thuyền trên biển, tự động chuyển ảnh vệ tinh thành bản đồ đường phố phục vụ ứng phó khẩn cấp, nén và tái tạo ảnh để giảm dung lượng truyền tải, cùng khả năng giám sát môi trường và phát hiện cháy rừng.
Theo ông Mirko Albani, Giám đốc nhiệm vụ Φsat-2 tại ESA, việc triển khai xử lý và AI ngay trên vệ tinh cho thấy tiềm năng cung cấp thông tin kịp thời và chất lượng cao cho các bên liên quan trong lĩnh vực quan sát Trái Đất.
Nguồn: prnewswire.com
