يعمل بدء تشغيل البيانات الجغرافية المكانية الجديد على تبسيط تصور صور الأقمار الصناعية

في هذه الأيام لدينا الكثير من البيانات الجغرافية المكانية الصادرة عن الأعداد المتزايدة من الأقمار الصناعية التي تدور في غلافنا الجوي، ولكن الأمر يتطلب بعض قوة المعالجة الجادة والبراعة الهندسية لتحويل تلك البيانات إلى شيء مفيد.

قرر اثنان من مهندسي أوبر السابقين، سينا ​​كاشوك وإسحاق برودسكي، الذين ساعدوا في بناء نظام رسم الخرائط في أوبر، استخدام معرفتهم للعمل على حل المشكلة، وما توصلوا إليه هو منتج سريع بدون خادم يستفيد من بعض الأدوات مفتوحة المصدر التي قاموا بإنشائها للحصول على تلك البيانات من المصدر وإدخالها في التطبيقات حيث يمكن تشغيلها.

اليوم، خرجت الشركة الناشئة من حالة التخفي مع منصة Fused، وحصلت على مليون دولار من التمويل الأولي.

تنصهر هو نظام من ثلاثة أجزاء. فهو يأخذ البيانات، التي يتم تغذيتها من الأقمار الصناعية، ويحتفظ بها في مستودعات تخزين، ويقوم بتشغيلها عبر منصته لجعلها قابلة للاستخدام. الهدف النهائي هو إنشاء تمثيلات مرئية لأشياء مثل بيانات الطقس أو إزالة الغابات أو المحاصيل وتشغيل البيانات في التطبيقات التي يستخدمها الأشخاص مثل Excel أو Airtable أو Notion. ما يميزه عما قبله هو البساطة وسرعة المعالجة.

يقول كاشوك، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Fused، إن الشركة استغرقت بعض الوقت لإنشاء الحل الحالي. في الواقع، بعد ترك أوبر، قاموا بتأسيس شركة أخرى في عام 2019 تسمى Unfolded.ai والتي كانت تبحث في مشكلة مماثلة لتصور البيانات، ولكن تم الاستحواذ عليها بسرعة كبيرة بواسطة Foursquare.

“كان التحدي الرئيسي الذي واجهناه مع Unfolded هو أنه كان من الصعب جدًا الوصول إلى السوق لأن غالبية النظام الأساسي كان مفتوح المصدر وكان الناس يتساءلون، “لماذا يتعين علي أن أدفع لكم يا رفاق، بينما يمكنني فقط استخدام المصدر المفتوح” “،” قال كاشوك لـ TechCrunch.

لقد كانت تلك مشكلة في نموذج العمل، لكنهم واجهوا أيضًا قيودًا لأنهم كانوا يحاولون تشغيل حل الواجهة الأمامية محليًا على جهاز كمبيوتر محمول، ومع توسع البيانات أصبح الأمر بطيئًا للغاية. وبينما كانا يفكران في عملهما التالي، رأى كاشوك وبرودسكي هذه الفرصة مع البيانات الواردة من العدد المتزايد من الأقمار الصناعية التجارية، وأدركا أن معالجة البيانات في النهاية الخلفية تظل تحديًا، ويمكن أن تصبح عملاً تجاريًا.

على وجه التحديد، رأى المؤسسون أن نضج الحوسبة بدون خادم، حيث يمكن للبائع التعامل مع جميع البنية التحتية الخلفية، كفرصة لمساعدة العملاء على معالجة هذه البيانات واستخدامها بشكل أسرع وأكثر كفاءة. وقال كاشوك: “لذا فإن حركة الأقمار الصناعية بدون خادم جنبًا إلى جنب مع الكميات الهائلة من البيانات الصادرة عن صناعة الأقمار الصناعية التجارية المتنامية جعلتنا نعتقد أن الصناعة كانت جاهزة لهذا النوع من التحول”.

النظام الأساسي عبارة عن طبقة معالجة وسيطة تساعد في تحويل البيانات الجغرافية المكانية إلى شيء أكثر قابلية للاستهلاك. وهو يتألف من عدة أجزاء مفتوحة المصدر ومحرك معالجة بدون خادم. هذا هو الأخير حيث تجني الشركة المال. في كل مرة تصل فيها البيانات إلى بوابة واجهة برمجة التطبيقات (API) إلى الواجهة الخلفية بدون خادم، يتم الدفع لشركة Fused.

تم بناء النظام بأكمله باستخدام لغة Python، والتي يستخدمها علماء البيانات والمطورون على نطاق واسع. يبدأ النظام بنوع من قوالب التصور يسمى وظيفة محددة من قبل المستخدم أو UDF. هذا الجزء مفتوح المصدر مما يمكّن المجتمع من إنشاء هذه القوالب، مثل غلات المحاصيل، ثم باستخدام أجزاء أخرى من منصة Fused، يمكنهم البدء في تحليل البيانات مثل كمية القمح التي تنتجها الولاية الأمريكية أو أي منطقة جغرافية انت تتمنى.

يمكنهم بعد ذلك نقل هذه البيانات إلى برامج أخرى لمزيد من التحليل أو إنشاء تصورات للبيانات بناءً على البيانات. أحد الفروق الكبيرة هنا هو السرعة التي يقوم بها Fused بإنشاء هذه التصورات أو معالجة التغييرات عليها. وبدلاً من أن يستغرق الأمر ساعات، فإنه يستغرق ثوانٍ، وفقاً للشركة.

أحد أجزاء النظام الأساسية المشاركة في إنشاء المرئيات هو Fused Workbench، والذي يتوفر بدءًا من اليوم. يقول إن Workbench، على الرغم من كونه مفتوحًا جزئيًا، يعمل فقط جنبًا إلى جنب مع واجهة برمجة التطبيقات الخلفية، ولكنه يتيح لك التفاعل مع البيانات لرؤية جوانب مختلفة ورؤية تغييراتك على الفور تقريبًا.

أطلقت الشركة العام الماضي وكانت تعمل مع عملاء الإصدار التجريبي الأوائل قبل ظهورها اليوم. جاء مبلغ المليون دولار الأولي من Fontinalis Partners جنبًا إلى جنب مع العديد من ملائكة الصناعة.