瓦伦西亚大学图像处理实验室 (IPL) 的研究人员与牛津大学和欧洲航天局 (ESA) 的 Phi-Lab 合作，开发了一种基于神经网络的洪水检测模型。它被称为 WorldFloods，由来自卡纳维拉尔角的航空航天公司 D-Orbit 发射到太空。
在洪水方面，从太空观察地球为地面决策提供了宝贵的信息。大型小型纳米卫星星座——立方体卫星——是一种很有前途的解决方案，可以将重访时间从几天缩短到几小时——只要它需要传感器来重新覆盖灾区的某个位置。然而，向地面接收器的数据传输受到立方体的功率和带宽限制。
WorldFloods 模型由 ESD 资助的 FDL-Europe 研究孵化器开发，旨在通过提供近乎实时的地形图和降低技术成本来加速对此类事件的响应。因此，该系统实施了先进的人工智能算法，允许在船上处理信息。“板载处理提供了一种解决方案，通过减少从传感器到较小数据产品的大图像来减少要传输的数据量”，Gonzalo Mateo (IPL) 说，他是最近发表在《科学报告 – 自然》杂志上的文章的第一作者开放获取——其中涵盖了工作的细节。
6 月 30 日，WorldFloods 由 D-Orbit 公司使用 Space X 火箭猎鹰 9 号从卡纳维拉尔角发射到太空，该公司已发射了不同公司的 6 颗微型卫星——立方体卫星。其中包括 Nebula，它是承载 WorldFloods 的 1 公斤质量卫星，是具有抗辐射芯片的在轨处理服务的第一次迭代，可以在其中实施人工智能高级算法。
