Nakon što je uspješno dovršio svoju devetomjesečnu fazu puštanja u pogon, minijaturni satelit Φsat-2 započeo je s isporukom znanstvenih podataka, čime je i službeno otpočela njegova operativna misija. Ovaj tehnološki dragulj, lansiran u kolovozu 2024. godine, predstavlja prekretnicu u načinu na koji promatramo i analiziramo naš planet. Smješten u orbiti na visini od 510 kilometara, Φsat-2 koristi napredne algoritme umjetne inteligencije izravno u svemiru kako bi optimizirao prikupljanje i obradu slika Zemlje, otvarajući vrata novoj eri pametnog i učinkovitog satelitskog nadzora. Njegova sposobnost da samostalno donosi odluke o tome koje će podatke poslati na Zemlju dramatično ubrzava dostupnost ključnih informacija za znanstvenike, agencije za upravljanje kriznim situacijama i brojne druge korisnike.

Prijelaz iz faze testiranja u znanstvenu fazu, koji je zaključen u drugom tromjesečju 2025. godine, označava početak redovitog slanja podataka koji imaju potencijal transformirati brojne industrije i znanstvene discipline. Prva slika isporučena je samo četiri dana nakon lansiranja, što svjedoči o iznimnoj efikasnosti i pouzdanosti sustava. Sada, s potpuno kalibriranim instrumentima, satelit je spreman ispuniti svoju primarnu ulogu – pružanje detaljnih uvida u stanje okoliša, od praćenja topljenja ledenjaka do identifikacije ilegalnih aktivnosti na moru.

Revolucija u promatranju Zemlje: AI u svemiru

Ono što Φsat-2 čini istinski posebnim jest njegova sposobnost obrade podataka na samom satelitu, poznata kao "on-board processing". U središtu ove inovacije je moćni AI procesor, Ubotica CogniSAT, koji pokreće set specijaliziranih aplikacija. Jedna od temeljnih zadaća umjetne inteligencije na Φsat-2 jest automatska detekcija i odbacivanje slika koje su prekrivene oblacima. S obzirom na to da oblaci često prekrivaju velike dijelove Zemljine površine, ova funkcionalnost drastično smanjuje količinu beskorisnih podataka koji bi se inače slali na Zemlju. Time se štedi dragocjeni komunikacijski pojas i resursi zemaljskih postaja, a korisnicima se isporučuju isključivo čiste i upotrebljive snimke.

No, njegove sposobnosti daleko nadilaze filtriranje oblaka. Algoritmi umjetne inteligencije osposobljeni su za detekciju i analizu područja pogođenih katastrofama. Primjerice, aplikacija PhiFire AI, koju je razvio Thales Alenia Space, može u stvarnom vremenu identificirati šumske požare. Sustav ne samo da detektira žarište, već i analizira okolno područje te ga klasificira na sigurne zone, već opožarena područja i vodene površine, pružajući timovima za hitne intervencije ključne informacije za planiranje akcija spašavanja i gašenja. Slično tome, satelit može brzo analizirati posljedice potresa ili poplava, identificirajući prohodne pristupne puteve za spasilačke timove.

Pomorska sigurnost još je jedno ključno područje primjene. Aplikacija za detekciju plovila, koju je razvio portugalski centar CEiiA, koristi strojno učenje za identifikaciju i klasifikaciju brodova na multispektralnim snimkama. Ova tehnologija omogućuje praćenje pomorskog prometa, ali i borbu protiv ilegalnih aktivnosti poput nezakonitog ribolova ili krijumčarenja. Satelit može uočiti plovila čak i ako su isključila svoje sustave za automatsku identifikaciju (AIS), pružajući tako nadležnim tijelima alat za nadzor udaljenih i osjetljivih morskih područja. Uz to, specijalizirani algoritmi mogu detektirati i zagađenje mora, poput naftnih mrlja ili štetnog cvjetanja algi, omogućujući brzu reakciju i sanaciju.

Tehničko srce misije Φsat-2

Satelit Φsat-2 pripada klasi takozvanih "CubeSat" satelita. Riječ je o standardiziranom formatu minijaturnih satelita čija je osnovna jedinica kocka dimenzija 10x10x10 centimetara. Φsat-2 je "6U" CubeSat, što znači da je sastavljen od šest takvih jedinica, a njegove ukupne dimenzije iznose svega 22 x 10 x 33 cm uz masu od 8.9 kilograma. Ovaj modularni i kompaktni dizajn omogućuje značajno smanjenje troškova razvoja i lansiranja u usporedbi s tradicionalnim, velikim satelitima. CubeSat sateliti često "hvataju prijevoz" u svemir kao sekundarni teret na raketama koje nose veće satelite, što dodatno pojeftinjuje misiju. Lansiran je raketom Falcon 9 tvrtke SpaceX iz baze Vandenberg u Kaliforniji.

Kruži oko Zemlje na visini od 510 kilometara u Sunčevo-sinkronoj orbiti (SSO). Ova vrsta orbite je gotovo polarna i pomno je izračunata tako da satelit prelazi preko bilo koje točke na Zemlji u isto lokalno solarno vrijeme. To osigurava gotovo identične uvjete osvjetljenja pri svakom preletu, što je od presudne važnosti za usporedbu snimaka snimljenih u različitim vremenskim razdobljima i za praćenje promjena u okolišu, poput širenja urbanih područja, sječe šuma ili topljenja leda.

Glavni instrument na satelitu je multispektralni snimač Simera Space MultiScape100, koji generira slike koristeći sedam spektralnih pojaseva, od vidljivog do bliskog infracrvenog dijela spektra, te jedan pankromatski pojas visoke rezolucije. Različiti spektralni pojasevi omogućuju analizu različitih svojstava snimljene površine – primjerice, bliski infracrveni pojas izuzetno je koristan za procjenu zdravlja vegetacije. Pankromatski pojas pruža oštre, detaljne crno-bijele slike s prostornom rezolucijom (GSD - ground sampling distance) od otprilike 5 metara po pikselu. Ovakva kombinacija čini instrument iznimno svestranim i pogodnim za širok spektar primjena, uključujući praćenje stanja okoliša, upravljanje zemljištem, poljoprivredu i kartografiju.

Slike koje mijenjaju sve: Pet pogleda na naš planet

Kako bi se obilježio početak znanstvene faze misije, odabrano je pet reprezentativnih slika koje demonstriraju širok raspon mogućnosti satelita u različitim primjenama i nad raznolikim terenima. Sve slike su prikazane u stvarnim bojama, koristeći crveni, zeleni i plavi spektralni pojas, s iznimkom snimke estuarija Bahia Blanca, koja je prikazana u lažnim bojama kako bi se istaknule specifične karakteristike.

• Ledenjaci Clavering Øer, Grenland: Ova snimka prikazuje goleme ledene mase na istočnoj obali Grenlanda. Podaci prikupljeni iznad polarnih područja ključni su za praćenje utjecaja klimatskih promjena, dinamike topljenja ledenjaka i promjena u ledenom pokrivaču. Kontinuirano praćenje ovih osjetljivih ekosustava pomaže znanstvenicima da bolje razumiju i predvide podizanje razine mora.


• Estuarij Bahia Blanca, Argentina: Prikazana u lažnim bojama koristeći bliski infracrveni pojas, ova slika otkriva složenu mrežu vodenih putova i močvarnih područja. Bliski infracrveni spektar posebno je osjetljiv na vegetaciju i sadržaj vode, pa ova tehnika omogućuje detaljnu analizu zdravlja biljnog pokrova, distribucije sedimenata i kvalitete vode u estuariju, koji je važno stanište za brojne biljne i životinjske vrste.


• Grad Innsbruck, Austrija: Snimka alpskog grada Innsbrucka pokazuje korisnost satelita za urbano planiranje i upravljanje. Detaljne slike visoke rezolucije mogu se koristiti za praćenje širenja gradova, analizu zelenih površina, identifikaciju urbanih "toplinskih otoka" i nadzor infrastrukturnih projekata.


• Sediment u Tuniškom zaljevu, Tunis: Ova slika jasno prikazuje oblake sedimenta koji se iz rijeke Medjerda ulijevaju u Sredozemno more. Praćenje nanosa sedimenata važno je za razumijevanje obalne erozije, morskih struja i utjecaja poljoprivrednih aktivnosti i otpadnih voda na morski ekosustav.


• Brodovi u Port Saidu, Egipat: Snimka jedne od najprometnijih svjetskih luka na sjevernom ulazu u Sueski kanal savršeno demonstrira sposobnost AI aplikacije za detekciju plovila. Sustav može automatski prepoznati i prebrojati brodove, pratiti njihovo kretanje i gustoću prometa, što je ključno za upravljanje lukama i osiguravanje pomorske sigurnosti.
  
  Izvor: European Space Agency