Beberapa bulan yang lalu, salah satu jaringan pipa geospasial terbesar kami terhenti di tengah jalur.

Tidak ada kesalahan. Tidak ada peringatan. Diam saja. Modelnya baik-baik saja. Datanya baik-baik saja. Namun jauh di dalam lapisan orkestrasi, ketidakcocokan versi dan keterbatasan memori secara diam-diam menghentikannya.

Saat itulah kita sadar—seperti itulah AI sebenarnya dalam skala besar. Bukan kemewahan kecerdasan, namun semangat untuk menjaga kecerdasan tetap hidup.

Semua orang menyukai model AI—GPT, transformator visi, dan agen multimodal. Namun kisah sebenarnya tidak ada dalam modelnya; Itu ada di mesin yang mengelilinginya. Orkestrasi, manajemen memori, telemetri, dan saluran pipa yang menjaga kecerdasan secara diam-diam.

Model Besar tidak hanya mendefinisikan ulang apa yang dapat dilakukan AI—tetapi juga mengubah cara kita membangun teknologi. Mereka menjadikan desain sistem sebagai bagian dari intelijen itu sendiri. Perutean cepat, cache konteks, kontrol latensi, penskalaan—ini bukanlah terobosan ML; Itu adalah prestasi teknik.

Sekarang bayangkan membawa disiplin platform yang sama ke AI geospasial? Di sinilah lompatan selanjutnya.

Dimana AI geospasial masih tertinggal

Dalam pengamatan Bumi, setiap proyek baru terasa seperti dimulai dari awal.

Kumpulan data yang sama dibersihkan secara berbeda setiap kali. Model yang sama dilatih ulang untuk wilayah atau resolusi baru. Saluran pipa yang identik dibuat ulang untuk setiap satelit.

Ini seperti menjalankan dapur yang menulis ulang resepnya setiap hari. Makanannya enak, tapi tidak ada yang setara. Model kami berfungsi. Ilmu pengetahuan kami benar. Namun sistem kami tidak berkembang—dan itulah hambatan sebenarnya saat ini. Pada dasarnya, masa depan AI geospasial tidak terlalu bergantung pada akurasi dan lebih bergantung pada arsitektur.

Beberapa industri lain telah melintasi jembatan ini.

1. Teknologi keuangan Pengambilan keputusan kredit secara real-time diselesaikan dalam skala besar melalui sistem berbasis peristiwa.
2. perdagangan elektronik Membangun penyimpanan fitur yang belajar dari setiap interaksi dan menggunakan kembali kecerdasan di seluruh konteks.
3. Teknik periklanan Menjalankan putaran pelatihan berkelanjutan, beradaptasi dengan miliaran sinyal setiap hari. Mereka tidak hanya membangun algoritme yang lebih cerdas — mereka juga membangun platform. Sistem yang belajar sekali dan kemudian berkembang selamanya.

Di sinilah arah perkembangan teknologi geospasial: dari eksperimen berbasis proyek hingga kecerdasan bumi yang diplatformkan, di mana data, model, dan API membentuk landasan yang dapat digunakan kembali.

Penskalaan AI bukan hanya tentang GPU

Kami pernah mengerjakan proyek pencitraan drone berukuran 900 terabyte. Di atas kertas, hal ini tampak mudah: memproses, menganalisis, menyampaikan. Tapi sungguh, itu adalah kekacauan.

Datanya berantakan, tidak berlabel, dan dalam format yang tidak disukai siapa pun. Dalam seminggu, pekerjaan GPU terhenti, memori bocor, dan alur kerja berputar tanpa henti. Inilah saatnya kita mempelajari kebenaran tersulit: melatih seorang model itu mudah; Meningkatkan skalanya adalah tantangan sebenarnya.

Pengelompokan, pengelompokan, validasi, deteksi penyimpangan, optimalisasi biaya—tidak ada yang terdengar menarik, namun hal ini memisahkan demo dari suatu produk.

Selama proyek berlangsung, lima tim berbeda — AI, Platform, DevOps, QA, dan Produk — bekerja secara paralel dan membangun lima sistem terputus yang tidak cocok satu sama lain.

Pelajaran berikutnya dipelajari. Perancangan sistem bukanlah sesuatu yang berlebihan, melainkan fondasinya.

Jadi, kami telah mengubah pendekatan kami. Arsitektur sistem sekarang mendahului kode kita. QA tertanam, bukan ditambahkan. Tinjauan desain lintas tim bukanlah hal yang rumit—melainkan cara kami bergerak cepat setelahnya. Eksekusi, bukan kecepatan, yang pada akhirnya menjadi keunggulan kami.

Model dasar mengajarkan kita sesuatu yang penting: Intelijen tidak akan berkembang kecuali infrastrukturnya tersedia. AI geospasial kini berada pada titik belok yang sama. Datanya kaya, modelnya kuat, namun sistemnya masih tertinggal.

Dari EarthGPT hingga Sistem Bumi

Kami tidak membutuhkannya satu Sebuah model komprehensif yang menjawab setiap pertanyaan di dunia. Kami membutuhkannya Jaringan model spasial modular dan sadar domain yang terhubung melalui infrastruktur umum dan kuat.

Bayangkan seperti sebuah orkestra di mana:

• Setiap model memainkan instrumennya—tanah, air, vegetasi, infrastruktur.
• Platform ini menjaga ritme — penyerapan, pengindeksan, pelacakan draf, dan pengendalian biaya.
• API melakukan kinerja – menerjemahkan piksel mentah menjadi wawasan yang dapat digunakan.

Ini adalah rekayasa untuk skala planet.

Di SatSure, kami mewujudkan hal ini melalui platform intelijen perbankan bertenaga AI, SatSure Sage. Hal ini membantu lembaga keuangan untuk menilai dan memantau risiko kredit pertanian menggunakan data satelit dan model ML. Namun nilai sebenarnya terletak pada platform yang mendukungnya.

1. Satu platform, banyak vertikal

Sistem inti yang sama memberdayakan produk-produk di bidang asuransi, infrastruktur, dan iklim. Kami membuat lapisan penyerapan, metadata, dan orkestrasi satu kali dan menggunakannya kembali di mana saja. Dengan demikian skalabilitas menjadi lebih buruk.

2. Data dengan asal

Setiap kumpulan data dilacak, dibuat versinya, dan diaudit. Setiap keluaran model dapat diinterpretasikan dan diberi skor. Di perbankan, hal ini menjadikan intelijen satelit tidak hanya berguna tetapi juga dapat diandalkan.

3. Integrasikan di luar dasbor

Sage bukan sekadar kumpulan dasbor atau laporan mewah. Ini adalah serangkaian API intelijen yang terhubung langsung ke sistem manajemen pinjaman dan penjaminan emisi bank.

Dari perspektif pertanian, hal ini berarti intelijen tingkat lapangan—kesehatan tanaman, potensi hasil panen, atau anomali cuaca—yang mengalir langsung ke dalam alur kerja bisnis untuk mendapatkan pinjaman, pemantauan portofolio, dan penilaian risiko.

Hal ini memberikan institusi keunggulan dalam akuisisi pelanggan, penetapan harga risiko, dan manajemen portofolio, sehingga meningkatkan cara kredit pertanian disalurkan dan dikelola.

4. Selalu belajar

Hasil dari setiap pinjaman dimasukkan kembali ke dalam model. Seiring waktu, Sage mempelajari pola yang menghubungkan tanaman, cuaca, dan perilaku pembayaran kembali. Ini adalah sistem adaptif yang berkembang seiring dengan perekonomian.

5. Dari peta hingga pasar

Ketika petani kecil—yang seringkali tidak terlihat oleh ekosistem kredit formal—dapat dilihat melalui data satelit, hal ini memungkinkan inklusi keuangan dalam skala besar.

gambaran besar

Lompatan ke depan berikutnya bukanlah model yang lain—tetapi lapisan platformlah yang membuat keduanya bekerja sama secara berkelanjutan.

Sebab masa depan tidak akan dimiliki oleh orang yang membangun model terbesar. Hal ini akan dibangun oleh mereka yang membangun sistem yang andal, sistem yang mengubah piksel menjadi prediksi, prediksi menjadi keyakinan, dan keyakinan menjadi kemajuan.

Inilah saatnya AI tidak lagi menjadi berita utama dan berkembang menjadi infrastruktur tenang yang mendukung cara kita memahami dan mengelola planet ini.

Rashmeet Singh Sukhmani adalah CTO dan salah satu pendiri SatSure, sebuah startup teknologi luar angkasa yang memberikan wawasan terukur dan dapat ditindaklanjuti dengan menyusun data pengamatan Bumi ke dalam solusi khusus industri.

(Penafian: Pandangan dan opini yang diungkapkan dalam artikel ini adalah milik penulis dan tidak mencerminkan pandangan YourStory.)

(Pelajari lebih lanjut tentang bagaimana AI membentuk kembali ekosistem startup India dan jadilah bagian dari perubahan ini di TechSparks 2025. Bergabunglah bersama kami pada tanggal 6-8 November di Taj Yeshwantpur, Bangalore dan jadilah bagian dari inovasi yang membentuk masa depan negara ini. Klik untuk informasi lebih lanjut. Di Sini)