Polar TEP

Polar TEP (Polar Thematic Exploitation Platform) è un ambiente di lavoro cloud, sviluppato da Polar View per l'Agenzia Spaziale Europea, per accedere e analizzare i dati di osservazione della Terra delle regioni polari senza dover scaricare grandi dataset. I satelliti sono l'unica fonte costante di dati durante tutto l'anno sulle remote regioni artiche e antartiche, ma il crescente volume di dati rende inefficiente il download e l'elaborazione locale.

Gli spazi di lavoro si collegano a qualsiasi archivio dati con un'API o endpoint standard OGC, inclusi i dati Sentinel tramite il Copernicus Data Space Ecosystem, i dati della missione RADARSAT Constellation (RCM) tramite EODMS, i dati meteo-marini del Copernicus Marine Service e le carte nazionali dei ghiacci. A seconda della configurazione, offrono Jupyter Notebooks in Python, QGIS, un Conda store, esecuzione headless e Argo Workflows su Kubernetes, un ambiente di machine learning MLflow con macchine virtuali GPU, storage S3 con cataloghi STAC e dashboard informative. Gli utenti possono eseguire processori integrati o distribuire i propri in container Docker, e condividere codice e risultati con il proprio team.

La piattaforma è open source e indipendente dall'infrastruttura. Il Geological Survey of Denmark and Greenland la utilizza dal 2017 per elaborare in tempo quasi reale l'albedo della calotta glaciale Sentinel-3, che secondo Polar View ha ridotto i tempi di elaborazione di un fattore dieci; il Norwegian Geotechnical Institute l'ha usata per una rianalisi 2016-2026 del ghiaccio marino stabile su Svalbard (5,5 TB di risultati); e 42 team nella sfida sul ghiaccio marino AutoICE del ESA Phi-Lab hanno utilizzato le sue risorse di machine learning. I piani mensili pubblicati partono da 500 EUR (ambienti di sviluppo da 550 EUR), con una prova gratuita di tre mesi dell'ambiente Jupyter, e sono disponibili sponsorizzazioni ESA Network of Resources per ricerca, istruzione e uso pre-commerciale.