Satelity widzą wszystko. Problem zaczyna się dopiero na Ziemi

Jeszcze kilka lat temu największym wyzwaniem w satelitarnym rozpoznaniu było pozyskanie zobrazowań radarowych. Dziś problem wygląda zupełnie inaczej. Dane z satelitów i platform powietrznych są dostępne w ogromnych ilościach, jednak ich analiza wciąż wymaga czasu i doświadczonych specjalistów. To właśnie ten etap coraz częściej decyduje o wartości operacyjnej systemów ISR.

Krakowski SATIM od ponad dekady rozwija rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji do analizy zobrazowań radarowych SAR. Spółkę założyli w 2012 roku Jacek Strzelczyk i Stanisława Porzycka-Strzelczyk. Dziś jej flagowym produktem jest oprogramowanie automatyzujące detekcję i klasyfikację obiektów na zobrazowaniach z radarów z syntetyczną aperturą, wykorzystywane zarówno w sektorze obronnym, jak i cywilnym. Firma współpracuje m.in. z Europejską Agencją Kosmiczną, realizuje projekt dla Europejskiej Agencji Kontroli Rybołówstwa oraz rozwija partnerstwa z takimi przedsiębiorstwami jak Rheinmetall, ICEYE i Thales.

O tym, dlaczego przyszłość systemów ISR zależy dziś bardziej od analizy danych niż od samych sensorów, jak działa platforma OREC oraz dlaczego ambicją SATIM jest stworzenie światowego standardu analityki zobrazowań SAR, rozmawiamy z Jackiem Strzelczykiem, CEO spółki.

SATIM wskazuje, że współczesne systemy ISR tracą wartość operacyjną nie na etapie pozyskiwania danych, lecz ich analizy i wykorzystania. Gdzie dziś znajduje się największe wąskie gardło: w liczbie dostępnych zobrazowań, czasie ich przetwarzania czy zdolności do szybkiego wyciągania z nich właściwych wniosków?

W wielu innych branżach już to widzieliśmy. Kiedy decyzje podejmowane w oparciu o dane okazały się bardziej skuteczne, zaczęto zbierać dane dosłownie wszędzie. A później okazało się, że danych są terabajty, ale nie ma ich jak efektywnie obrobić ani przetworzyć, żeby na ich podstawie wyciągnąć jakieś wnioski – w czasie, kiedy mają jeszcze znaczenie. Stąd rozkwit analizy big data i sztucznej inteligencji.

To samo dzieje się teraz z danymi SAR wykorzystywanymi w ISR. Instytucje rządowe mają możliwości pozyskiwania setek, a nawet tysięcy, zobrazowań dziennie – ale człowiek-analityk potrzebuje dobrych kilku godzin, żeby określić, co w ogóle znajduje się na danym obrazie, a dopiero później może zająć się strategicznym czy taktycznym znaczeniem sytuacji.

My wyposażamy klientów w rozwiązanie tego problemu – zdolność operacyjną do zamiany ogromu danych w informacje i skrócenie czasu potrzebnego do podejmowania decyzji.

OREC-Intelligence ma dostarczać operatorowi nie surowy obraz SAR, ale gotową informację wspierającą decyzję. Co dokładnie otrzymuje użytkownik systemu i jak bardzo można skrócić czas od wykonania zobrazowania do wygenerowania alertu operacyjnego?

OREC to nasza sztuczna inteligencja przetwarzająca zobrazowania SAR. Wchodzi do niego obraz, a wychodzi ustandaryzowany raport zawierający lokalizacje i klasy obiektów. Z ORECiem, analityk nie zastanawia się, “czy tu jest kuter rybacki czy patrolowiec czy coś innego”, tylko raczej “w tym porcie pojawił się okręt klasy X, co to oznacza operacyjnie?”. W ten sposób czas od pozyskania obrazu SAR do posiadania danych wywiadowczych skraca się do zaledwie kilku minut.

OREC-Intelligence to program, który umożliwia jeszcze większą automatyzację monitorowania lokalizacji. Przykładowo, jeśli użytkownik śledzi jednostki w bazie, OREC-Intelligence będzie robił to za niego automatycznie w oparciu o spływające dane i wyśle alert, jeśli np. liczba samolotów danego typu spadnie poniżej zakładanej liczby. Wtedy analityk na co dzień może zajmować się innymi zadaniami i sprawdzać monitorowany obszar dopiero wtedy, gdy pojawia się coś, co wymaga jego uwagi.

Deklarujecie możliwość automatycznego wykrywania i klasyfikowania obiektów z dokładnością sięgającą 95 proc. Jak mierzycie tę skuteczność i od jakich czynników zależy ona w rzeczywistych warunkach operacyjnych?

Skuteczność ORECa do 95% to tzw. F1 score, który opisuje precyzyjność modelu sztucznej inteligencji w wykrywaniu obiektów. Jeśli nowe dane analizuje niezależnie człowiek i SI, sprawdzamy, które obiekty zostały sklasyfikowane poprawnie, a które są tzw. false positive lub false negative. Na tej podstawie oblicza się ogólną skuteczność modelu.

A więc nasze modele, działając na danych, których wcześniej nie widziały, osiągają do 95% dokładności względem stanu faktycznego, np. potwierdzonego przez analityka-człowieka. W praktyce wynik będzie zależał od jakości i rozdzielczości zobrazowania, kąta obserwacji, zakłóceń i wielu innych czynników, więc precyzja za każdym razem jest nieco inna.

Według naszych danych, modele w OREC są najdokładniejsze na rynku, z najszerszym zakresem ponad 250 klas rozpoznawanych typów obiektów.

Czym z punktu widzenia systemu różni się wykrycie obiektu, jego klasyfikacja i identyfikacja? Na jakim etapie nadal potrzebna jest weryfikacja człowieka?

Detekcja obiektu to określenie, że w danym miejscu znajduje się okręt, samolot lub pojazd lądowy, ale bez szczegółowej klasyfikacji. Taki opis obrazu może być przydatny, żeby np. na bardzo dużym obszarze stwierdzić, gdzie znajdują się jednostki pływające.

Klasyfikacja pozwala określić dokładniej, czym jest obiekt na zobrazowaniu. Dzięki niej użytkownik wie, że patrzy na jednostkę określonej floty, typu, kategorii itp.

Model podaje pewność każdej klasyfikacji i detekcji, więc analityk może zweryfikować obiekty, które z jakiegoś powodu mają niższy wynik i samodzielnie je doprecyzować. Naszym celem nie jest zastąpienie analityków maszynami, ale wyposażenie ich w narzędzie, które znacznie przyspiesza ich pracę i pozwala skupiać się na ważnych detalach.

OREC może analizować dane z różnych satelitów SAR, ale także systemów opartych na UAV. Jak dużym wyzwaniem jest stworzenie rozwiązania niezależnego od sensora, skoro poszczególne źródła danych różnią się rozdzielczością, geometrią obserwacji i parametrami radarowymi?

Modele trenowaliśmy – i trenujemy – w oparciu o bardzo zróżnicowane dane od komercyjnych dostawców, ale i nie tylko. Ich wszechstronność jest niejako wynikiem sposobu, w którym tworzyliśmy je od podstaw. Z naszej perspektywy najlepsze rozwiązanie to takie, które dopasowuje się do różnych sensorów, dzięki czemu jest przydatne użytkownikom końcowym, niezależnie od tego skąd pozyskają dane SAR.

Wsparcie dla sensorów na UAV przekroczyło nawet nasze oczekiwania. OREC nigdy wcześniej nie widział danych z UAV, które są przecież pozyskiwane na innych wysokościach i z nieco innymi parametrami, niż te z satelitów. Kiedy uruchomiliśmy nasz model na danych od IMSAR, wyniki były operacyjnie użyteczne bez żadnego dodatkowego re-treningu.

Stworzenie tak uniwersalnego rozwiązania nie jest trywialne, ale było możliwe dzięki naszemu wieloletniemu doświadczeniu, dostępowi do szerokiej bazy danych treningowych, która uwzględniała dane rzeczywiste i symulacje i unikalne podejście do samego trenowania modeli AI.

System ma nie tylko wykrywać pojedyncze obiekty, lecz także analizować wzorce aktywności i informować o zmianach sytuacji. Jak algorytm odróżnia rutynowe zachowanie od zdarzenia, które może mieć znaczenie operacyjne?

To już jest zadanie analityka, na które dzięki OREC Intelligence ma on więcej czasu – bo nie musi monitorować obszaru, kiedy sytuacja się nie zmienia. Kiedy już coś się dzieje, otrzymany raport od razu mówi mu, na co powinien zwrócić uwagę.

Alerty mogą dotyczyć bardzo różnych zdarzeń. Podam przykłady: obok infrastruktury krytycznej pojawia się nowy obiekt, z bazy wyleciały samoloty, które w niej stacjonowały, albo niedaleko granicy pojawiły się czołgi. Nasz system porównuje dane historyczne do tych, które dopiero co spłyneły i powiadamia o zdarzeniu, co do którego alert ustawił użytkownik.

Jak wygląda integracja rozwiązań SATIM z istniejącymi systemami C2 i C4ISR? Czy większym wyzwaniem jest dziś analiza danych, czy szybkie i bezpieczne włączenie wyników tej analizy bezpośrednio do procesu dowodzenia?

Od początku tworzymy OREC jako standard do analizy SAR na potrzeby działań ISR. To oznacza, że jego analizy są powtarzalne, a wyniki ustandaryzowane i czytelne dla maszyn. Integracja z systemami dowodzenia jest więc wpisana w nasze rozwiązanie – bo takie są po prostu wymagania użytkowników końcowych. 

Testowaliśmy to już wielokrotnie m. in. na ćwiczeniach NATO CWIX w 2025 i 2026 roku, utrzymując z sukcesem pełną integrację OREC z systemami C2 i C4ISR.

Największym wyzwaniem nadal jest sama analiza danych. Stworzenie modelu sztucznej inteligencji jest trudnym zadaniem samo w sobie – ale dla zobrazowań SAR, które są bardzo skomplikowane w analizie, zarówno dla człowieka, jak i maszyny, skala wyzwania jest jeszcze większa.

Rheinmetall, jeden z największych europejskich koncernów zbrojeniowych, wybrał rozwiązanie SATIM do programu rozpoznania satelitarnego realizowanego dla Bundeswehry. Jak udział w takim przedsięwzięciu wpływa na rozwój spółki, jej wiarygodność oraz wymagania stawiane organizacji?

Warto zaznaczyć, że SATIM sprzedaje produkt, a nie usługę analizy. To oznacza, że nasza działalność w kontekście klienta jest dość powtarzalna, niezależnie od jego rozmiaru – choć mogą pojawiać się różne wymagania, do których dopasowujemy nasze oprogramowanie – tak w kwestii samego programu, jak i wymagań związanych z bezpieczeństwem czy integracją.

Czym innym jest jednak rozpoznawalność i walidacja rozwiązania. OREC był używany operacyjnie już wcześniej przez innych klientów, ale włączenie go do zdolności Bundeswehry nie przeszło bez echa w środowisku i otworzyło wiele drzwi. Aktualnie dynamicznie rozwijamy działalność – powiększając zespół, wdrażając kolejne procesy, standardy i rozwijając sam produkt, żeby sprostać wymaganiom najbardziej wymagających i największych organizacji rządowych świata.

W mediach pojawiły się informacje o zainteresowaniu SATIM ze strony Safrana. Wcześniej mówiliście, że inwestor branżowy nie jest wykluczony, choć sprzedaż firmy nie stanowi priorytetu. Czy podejście spółki w tej kwestii się zmieniło?

Nie komentujemy informacji o sprzedaży firmy, ale niewykluczone jest dalsze skalowanie firmy poprzez zewnętrzne inwestycje kapitałowe. Jesteśmy w dobrej sytuacji i finansowanie jest tylko jednym z kierunków dalszego rozwoju.

Jakie warunki musiałby spełnić potencjalny inwestor branżowy, aby wejście kapitałowe lub przejęcie SATIM było dla spółki atrakcyjnym scenariuszem? Czy kluczowy byłby kapitał, dostęp do klientów i programów obronnych, czy możliwość szybszego skalowania działalności?

Inwestycje kapitałowe na dalsze skalowanie firmy nie jest wykluczone, ale nie możemy udzielić więcej informacji odnośnie potencjalnych warunków.

Balnord deklarował możliwość zainwestowania w SATIM nawet 12 mln EUR. Czy kolejna runda finansowania jest nadal rozważana i na co konkretnie spółka przeznaczyłaby pozyskany kapitał?

Aktualnie nie prowadzimy rundy finansowania. Jest to jednak jeden z potencjalnych scenariuszy, który mógłby zostać wykorzystany do dalszego skalowania.

Jak dziś wygląda model biznesowy SATIM? Czy firma chce pozostać dostawcą wyspecjalizowanej technologii dla operatorów satelitarnych i integratorów, czy docelowo rozwijać własne kompletne produkty ISR oferowane bezpośrednio użytkownikom końcowym?

Chcemy, żeby OREC został standardem. To, czy nasze rozwiązanie trafi do użytkownika końcowego przez integratora czy bezpośrednio ma tutaj nieco mniejsze znaczenie, jeśli ostatecznie OREC będzie standardową infrastrukturą analizy danych SAR w programach ISR. W ten sposób budujemy pozycję jednej z kluczowych technologii w dzisiejszych operacjach ISR – najdokładniejszej i najbardziej wszechstronną w analizie SAR.

SATIM współpracuje z takimi firmami jak Rheinmetall i ICEYE. Czy przyszły wzrost spółki będzie opierał się przede wszystkim na partnerstwach z dużymi integratorami, czy chcecie również bezpośrednio pozyskiwać ministerstwa obrony i siły zbrojne jako klientów?

Główną ścieżką rozwoju, którą obraliśmy, jest sprzedaż bezpośrednio do użytkowników końcowych. W ten sposób możemy dostarczyć największą wartość, zarówno pod względem samych rozwiązań sztucznej inteligencji, jak i wsparcia ze strony naszego zespołu w wykorzystaniu ORECa do realizacji zadań organizacji. Mimo tego, modele współpracy są różne, więc współpracujemy również z dużymi defense primes, jak Rheinmetall i Thales, ale też operatorami konstelacji SAR – Synspective, Capella Space, Umbra, Airbus i wieloma innymi.

Wcześniej wspominali Państwo o możliwości przejęć. Czy ten scenariusz nadal jest aktualny i jakich technologii lub kompetencji SATIM mógłby poszukiwać poprzez akwizycje?

Tak, ten scenariusz jest nadal aktualny. Obecnie jesteśmy na etapie rozważania potencjalnych kierunków, w których moglibyśmy poszerzyć zdolności SATIM, więc nie mogę jeszcze potwierdzić, jakich technologii i kompetencji będziemy szukać.

SATIM wyrósł z projektu rozwijanego na AGH, a dziś jego technologia trafia do europejskich programów obronnych. Gdzie chcecie być za pięć lat: jako niezależna europejska firma technologiczna, część większej grupy przemysłowej czy dostawca kluczowej warstwy analitycznej dla globalnego rynku ISR?

Wiemy, że mamy najlepszą technologię na rynku i naszą przyszłość widzimy wokół dwóch filarów. Z jednej strony, cały czas inwestujemy w to, by utrzymać pozycję lidera. Za naszymi produktami stoją lata prac R&D, których nie da się szybko nadrobić, wchodząc w ten segment. Będziemy pokazywać nowe możliwości naszych rozwiązań, które jeszcze lepiej dopasowują je do potrzeb rynku, a także dalej udoskonalać same modele, by osiągać jeszcze większą precyzję detekcji i klasyfikacji.

Drugim filarem jest budowanie pozycji globalnego standardu analityki zobrazowań SAR. Najpierw dla zastosowań obronnych, następnie komercyjnych, mocniej stawiając na charakter dual-use naszej technologii.

To wszystko, by w ciągu następnych pięciu lat SATIM, organizacje traktowały wybór naszych produktów jako naturalny krok po zabezpieczeniu dostępu do zobrazowań SAR.