論文の概要: Mission Critical -- Satellite Data is a Distinct Modality in Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01444v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 14:36:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 15:04:53.169194
• Title: Mission Critical -- Satellite Data is a Distinct Modality in Machine Learning
• Title（参考訳）: ミッションクリティカル -- 衛星データは機械学習において異なるモダリティである
• Authors: Esther Rolf, Konstantin Klemmer, Caleb Robinson, Hannah Kerner
• Abstract要約: 衛星データには、機械学習に地震的な変化をもたらす可能性がある。 我々は、衛星データが機械学習研究の明確なモダリティとなっていると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.375949319802338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Satellite data has the potential to inspire a seismic shift for machine learning -- one in which we rethink existing practices designed for traditional data modalities. As machine learning for satellite data (SatML) gains traction for its real-world impact, our field is at a crossroads. We can either continue applying ill-suited approaches, or we can initiate a new research agenda that centers around the unique characteristics and challenges of satellite data. This position paper argues that satellite data constitutes a distinct modality for machine learning research and that we must recognize it as such to advance the quality and impact of SatML research across theory, methods, and deployment. We outline critical discussion questions and actionable suggestions to transform SatML from merely an intriguing application area to a dedicated research discipline that helps move the needle on big challenges for machine learning and society.
• Abstract（参考訳）: 衛星データには、機械学習の耐震変化を引き起こす可能性があり、従来のデータモダリティのために設計された既存のプラクティスを再考する。 サテライトデータ(SatML)の機械学習は、現実世界の影響で勢いを増し、私たちの分野はクロスロードにあります。 我々は、不適切なアプローチを継続するか、衛星データの特徴と課題に焦点を絞った新たな研究アジェンダを開始することができる。 本稿では,サテライトデータは機械学習研究の異なるモダリティであり,理論,手法,展開におけるsatml研究の質と影響を前進させるものとして認識する必要があることを論じる。 我々は,satmlを単なる興味をそそる応用分野から,機械学習と社会の大きな課題に取り組むための専門的な研究分野へ転換するための,重要な議論質問と行動可能な提案について概説する。

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