論文の概要: Rapid Distributed Fine-tuning of a Segmentation Model Onboard Satellites
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17831v1
- Date: Tue, 26 Nov 2024 19:11:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 15:27:32.069638
- Title: Rapid Distributed Fine-tuning of a Segmentation Model Onboard Satellites
- Title（参考訳）: 衛星搭載セグメンテーションモデルの高速分散微調整
- Authors: Meghan Plumridge, Rasmus Maråk, Chiara Ceccobello, Pablo Gómez, Gabriele Meoni, Filip Svoboda, Nicholas D. Lane,
- Abstract要約: 本研究は、Unibap iX10-100衛星ハードウェアに搭載された、軽量で事前訓練されたセグメンテーションモデルであるMobileSAMを用いた概念実証を行う。
本研究は,災害に迅速に対応し,複数の衛星上での微調整型MobileSAMの分散化の可能性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.235981880457125
- License:
- Abstract: Segmentation of Earth observation (EO) satellite data is critical for natural hazard analysis and disaster response. However, processing EO data at ground stations introduces delays due to data transmission bottlenecks and communication windows. Using segmentation models capable of near-real-time data analysis onboard satellites can therefore improve response times. This study presents a proof-of-concept using MobileSAM, a lightweight, pre-trained segmentation model, onboard Unibap iX10-100 satellite hardware. We demonstrate the segmentation of water bodies from Sentinel-2 satellite imagery and integrate MobileSAM with PASEOS, an open-source Python module that simulates satellite operations. This integration allows us to evaluate MobileSAM's performance under simulated conditions of a satellite constellation. Our research investigates the potential of fine-tuning MobileSAM in a decentralised way onboard multiple satellites in rapid response to a disaster. Our findings show that MobileSAM can be rapidly fine-tuned and benefits from decentralised learning, considering the constraints imposed by the simulated orbital environment. We observe improvements in segmentation performance with minimal training data and fast fine-tuning when satellites frequently communicate model updates. This study contributes to the field of onboard AI by emphasising the benefits of decentralised learning and fine-tuning pre-trained models for rapid response scenarios. Our work builds on recent related research at a critical time; as extreme weather events increase in frequency and magnitude, rapid response with onboard data analysis is essential.
- Abstract（参考訳）: 地球観測(EO)衛星データのセグメンテーションは、自然災害分析と災害対応に重要である。
しかし,地上局でのEOデータ処理には,データ転送ボトルネックや通信窓による遅延が発生する。
衛星上のほぼリアルタイムのデータ解析が可能なセグメンテーションモデルを使用することで、応答時間を改善することができる。
本研究は、Unibap iX10-100衛星ハードウェアに搭載された、軽量で事前訓練されたセグメンテーションモデルであるMobileSAMを用いた概念実証を行う。
我々は,Sentinel-2衛星画像からの水域のセグメンテーションを実証し,衛星操作をシミュレートしたオープンソースのPythonモジュールであるPASEOSとMobileSAMを統合した。
この統合により、衛星コンステレーションのシミュレーション条件下でのMobileSAMの性能を評価することができる。
本研究は,災害に迅速に対応し,複数の衛星上での微調整型MobileSAMの分散化の可能性について検討する。
この結果から,MobileSAMは,シミュレーション軌道環境に課される制約を考慮し,高速に微調整が可能であり,分散学習の恩恵を受けることが示唆された。
衛星が頻繁にモデル更新を行う場合、最小限のトレーニングデータと高速な微調整によるセグメンテーション性能の改善を観察する。
この研究は、分散学習の利点と迅速な応答シナリオのための微調整事前学習モデルの利点を強調することで、オンボードAIの分野に寄与する。
極度の気象事象の頻度と規模が増加するにつれ、オンボードデータ解析による迅速な対応が不可欠である。
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