Presentamos DEFAIR: un marco de trabajo de l Destination Earth o para la preparación de datos aptos para la IA

La biblioteca de Python transforma los datos de los satélites de observación de la Tierra y meteorológicos en datos utilizables y preparados para la inteligencia artificial.

Implementado por EUMETSAT y dirigido al conjunto de datos del Data Lake de la Agencia de Observación de la Tierra de Dinamarca ( Destination Earth , DEDL), el servicio DEFAIR (Destination Earth Framework for Preparing AI-Ready Data) sirve de puente entre los conjuntos de datos de satélites de observación de la Tierra compatibles y su transformación a un formato apto para la IA y el aprendizaje automático.

Basado en xarray y Dask, DEFAIR ofrece un « API » unificado para leer datos de múltiples instrumentos satelitales, preprocesarlos y reproyectarlos en sistemas de referencia de coordenadas y cuadrículas estándar, incluidas las coordenadas geográficas y HEALPix. Los usuarios pueden exportar los resultados en formatos ampliamente utilizados, como NetCDF, GeoTIFF y Zarr.

Al gestionar la complejidad de los distintos formatos de datos y las proyecciones específicas de cada instrumento, DEFAIR ayuda a los investigadores y a los científicos de datos a centrarse en el desarrollo de modelos de IA en lugar de en la ingeniería de datos.

Los usuarios pueden instalar DEFAIR localmente o utilizarlo en el entorno DEDL JupyterHub. Sigue las instrucciones que figuran en la documentación del servicio para conocer los pasos de instalación, los tutoriales y los requisitos de acceso.

 

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