{"id":36311,"date":"2022-12-15T18:03:50","date_gmt":"2022-12-15T18:03:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.vmengine.net\/2022\/12\/15\/aws-en-el-espacio-como-recopilamos-y-analizamos-los-datos-en-orbita\/"},"modified":"2025-05-23T17:34:24","modified_gmt":"2025-05-23T17:34:24","slug":"aws-en-el-espacio-como-recopilamos-y-analizamos-los-datos-en-orbita","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/temp_new.vmenginelab.com\/es\/2022\/12\/15\/aws-en-el-espacio-como-recopilamos-y-analizamos-los-datos-en-orbita\/","title":{"rendered":"AWS en el espacio: c\u00f3mo recopilamos y analizamos los datos en \u00f3rbita"},"content":{"rendered":"
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Solo 10 meses, ese es el tiempo que le tom\u00f3 a Amazon
\n Web Service<\/a>
\n<\/strong>, el gigante global de la computaci\u00f3n en la nube<\/strong>, probar un m\u00e9todo r\u00e1pido y eficiente para recopilar y analizar datos directamente en \u00f3rbita utilizando la nube. As\u00ed, la compa\u00f1\u00eda anunci\u00f3 que hab\u00eda ejecutado con \u00e9xito un conjunto de software inform\u00e1tico<\/strong> y de aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong> en un sat\u00e9lite<\/em>.<\/p>\n<\/div><\/div>\n

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Edge Computing, AWS para conquistar el espacio<\/a><\/div>\n<\/p><\/div>\n
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Se trata de un resultado realmente sorprendente porque este experimento permiti\u00f3 analizar enormes vol\u00famenes de datos de sat\u00e9lites en bruto en \u00f3rbita<\/strong> y transmitir a la Tierra s\u00f3lo los m\u00e1s \u00fatiles<\/strong> para su archivo o posterior an\u00e1lisis. Esto reduce los costes y, sobre todo, hace que las decisiones sean mucho m\u00e1s oportunas.<\/p>\n<\/div><\/div>\n

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Pero, \u00bfen qu\u00e9 consisti\u00f3 el experimento puesto en marcha por<\/strong> AWS<\/strong>? Esencialmente, la operaci\u00f3n se centr\u00f3 en aplicar varios modelos de aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong> a los datos capturados por los sensores del sat\u00e9lite para identificar objetos espec\u00edficos<\/strong> tanto en el cielo, como las nubes y el humo de los incendios forestales, como en el suelo, incluidos edificios y barcos. Las im\u00e1genes satelitales sin procesar y los conjuntos de datos como este suelen ser bastante grandes. Es por eso que los ingenieros crearon una forma de dividir archivos de datos grandes en otros m\u00e1s peque\u00f1os. El uso de los servicios de IA<\/strong> de AWS<\/strong> ayuda a reducir el tama\u00f1o de la imagen hasta en un 42 %,<\/strong> lo que aumenta la velocidad de procesamiento y permite realizar inferencias en tiempo real en \u00f3rbita<\/strong>.<\/strong> En definitiva, un experimento verdaderamente revolucionario.<\/p>\n<\/div><\/div>\n

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Reiterando la importancia y esencialidad de este experimento est\u00e1 el vicepresidente de
\n Amazon Web Service<\/strong>
\n<\/a>, Max Peterson<\/strong> , quien explic\u00f3 que el uso del software de AWS para realizar an\u00e1lisis de datos en tiempo real a bordo de un sat\u00e9lite<\/strong>, y enviar este an\u00e1lisis directamente a trav\u00e9s de la nube<\/strong>, es un cambio decisivo en los enfoques existentes para la gesti\u00f3n de datos espaciales. \u00abTambi\u00e9n ayuda<\/em> a ampliar los l\u00edmites de lo que creemos que es posible para las operaciones satelitales\u00bb,<\/em> dijo Peter.<\/p>\n<\/div><\/div>\n

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AWS, estas son las novedades de re:Invent 2022<\/a><\/div>\n<\/p><\/div>\n
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Baste decir que en este momento, a pesar de la investigaci\u00f3n y los avances tecnol\u00f3gicos, existen muchos desaf\u00edos t\u00e9cnicos asociados con el almacenamiento y la comunicaci\u00f3n de datos en el espacio. \u00bfQu\u00e9 es espec\u00edficamente? En primer lugar, la alta latencia<\/strong>, es decir, el tiempo de respuesta entre viajes de ida y vuelta y el ancho de banda limitado<\/strong>. Sin embargo, una vez m\u00e1s, AWS<\/strong> est\u00e1 haciendo todo lo posible para innovar y superar el obst\u00e1culo, como asociarse con
\n D-Orbit <\/strong>
\n<\/a>y
\n Unibap<\/strong>
\n<\/a> para abordar directamente estos desaf\u00edos que se aplican a las operaciones satelitales<\/strong>. Se trata de dos empresas especializadas, italianas y suecas respectivamente, que ya han experimentado con colaboraciones anteriores en el pasado.<\/p>\n<\/div><\/div>\n

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Pero, \u00bfqui\u00e9nes son estas dos empresas? D-Orbit<\/strong> es miembro de la
\n red de socios de AWS<\/strong>
\n<\/a> y, como escribimos, es una empresa italiana con sede en la provincia de Como. Al aplicar los servicios inform\u00e1ticos<\/strong> y de aprendizaje autom\u00e1tico<\/a> <\/strong>de AWS a las im\u00e1genes de observaci\u00f3n de la Tierra, D-Orbit<\/strong> pudo analizar r\u00e1pidamente grandes cantidades de datos directamente a bordo del
\n sat\u00e9lite ION en \u00f3rbita<\/strong>
\n<\/a>. Permite una interfaz mec\u00e1nica y el\u00e9ctrica<\/strong>, lo que garantiza que los experimentos a bordo puedan integrarse y gestionarse desde tierra como un subsistema del propio ION<\/strong> .<\/p>\n<\/div><\/div>\n

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La nube y AWS siguen siendo l\u00edderes en el "Cuadrante M\u00e1gico" de Gartner<\/a><\/div>\n<\/p><\/div>\n
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Sergio Mucciarelli<\/strong>, vicepresidente de ventas comerciales de D-Orbit, explic\u00f3 c\u00f3mo los clientes quieren procesar de forma segura cantidades cada vez mayores de datos satelitales con una latencia muy baja. \u00abCreemos en el impulso hacia la computaci\u00f3n de borde, y esto solo se puede hacer con una infraestructura espacial que sea adecuada para su prop\u00f3sito\u00bb,<\/em> dijo Mucciarelli.
Unibap, tambi\u00e9n socio de AWS<\/strong> , es una empresa sueca de alta tecnolog\u00eda que ha creado una carga \u00fatil inform\u00e1tica calificada para el espacio<\/strong>. A continuaci\u00f3n, la carga \u00fatil se integr\u00f3 en el sat\u00e9lite ION y se lanz\u00f3 al espacio. El 21 de enero, el equipo hizo el primer contacto exitoso con la carga \u00fatil<\/strong> y ejecut\u00f3 el primer comando remoto desde la Tierra. Y Fredrik Bruhn<\/strong>, evangelista jefe en transformaci\u00f3n digital y cofundador de Unibap<\/strong>, se\u00f1al\u00f3 que su empresa quiere \u00abayudar a los clientes a transformar r\u00e1pidamente los datos satelitales sin procesar en informaci\u00f3n que se pueda usar en segundos, permitir el aprendizaje federado a bordo para la adquisici\u00f3n aut\u00f3noma de informaci\u00f3n y aumentar el valor de los datos que se transmiten en el enlace descendente\u00bb.<\/em><\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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