Polar TEP

Polar TEP (Polar Thematic Exploitation Platform) to środowisko pracy w chmurze, opracowane przez Polar View dla Europejskiej Agencji Kosmicznej, umożliwiające dostęp i analizę danych obserwacji Ziemi z regionów polarnych bez konieczności pobierania dużych zbiorów danych. Satelity są jedynym spójnym, całorocznym źródłem danych nad odległymi obszarami Arktyki i Antarktyki, jednak rosnąca ilość danych sprawia, że lokalne pobieranie i przetwarzanie staje się nieefektywne.

Przestrzenie robocze łączą się z dowolnym repozytorium danych posiadającym API lub standardowe punkty końcowe OGC, w tym dane Sentinel poprzez Copernicus Data Space Ecosystem, dane z misji RADARSAT Constellation Mission (RCM) za pośrednictwem EODMS, dane meteoceaniczne z Copernicus Marine Service oraz krajowe mapy lodowe. W zależności od konfiguracji, oferują Jupyter Notebooks w Pythonie, QGIS, magazyn Conda, wykonywanie bez interfejsu oraz Argo Workflows na Kubernetes, środowisko uczenia maszynowego MLflow z maszynami wirtualnymi GPU, magazyn S3 z katalogami STAC oraz panele informacyjne. Użytkownicy mogą uruchamiać wbudowane procesory lub wdrażać własne w kontenerach Docker, a także dzielić się kodem i wynikami z zespołem.

Platforma jest otwartoźródłowa i niezależna od infrastruktury. Duńska i Grenlandzka Służba Geologiczna korzysta z niej od 2017 roku do przetwarzania albedo pokrywy lodowej Sentinel-3 w niemal rzeczywistym czasie, co według Polar View skróciło czas przetwarzania dziesięciokrotnie; Norweski Instytut Geotechniczny użył jej do reanalizy lodu morskiego przybrzeżnego nad Svalbardem w latach 2016-2026 (5,5 TB wyników); a 42 zespoły w wyzwaniu ESA Phi-Lab AutoICE wykorzystały jej zasoby uczenia maszynowego. Opublikowane plany miesięczne zaczynają się od 500 EUR (środowiska deweloperskie od 550 EUR), z trzy miesięcznym bezpłatnym okresem próbnym środowiska Jupyter, a dostępne jest także wsparcie ESA Network of Resources dla badań, edukacji i zastosowań przedkomercyjnych.