SPADE
SPADE (SPArse DEnse) è una famiglia di modelli avanzati di Machine Learning generativi geospaziali di Mathclick, progettati per migliorare la qualità e l'utilità dei flussi di dati sparsi, come quelli provenienti da sensori su boe o droni, o da indagini periodiche. Il modello funziona in modo simile a un modello "Generative Pretrained Transformer", come GPT4 di OpenAI, utilizzando schemi appresi in precedenza per generare nuovo contenuto.
SPADE può essere ad esempio utilizzato in un contesto portuale industriale per effettuare nowcast (fornire valori presenti e passati fino a 3 anni indietro) e previsioni (fino a 5 giorni nel futuro) della profondità dell'acqua in qualsiasi area del porto che subisce campagne di misurazione periodiche della profondità dell'acqua. Per fare ciò, SPADE utilizza il flusso di dati Copernicus Marine e (ove disponibili) boe dispiegate localmente. Questa capacità di manutenzione predittiva può migliorare le operazioni, ridurre i costi e diminuire l'impronta di carbonio delle operazioni portuali. Può inoltre portare a un uso più efficiente delle campagne di misurazione, a dragaggi migliorati e meno costosi, a capacità decisionali migliorate e alla trasformazione dei costi delle campagne di misurazione in investimenti strategici.
In un'altra applicazione, SPADE può essere utilizzato per aumentare la risoluzione spaziale o temporale dei sensori, "riempiendo i vuoti".