11月5日，阿里云公布了和德国航空航天中心（DLR）将联手举办天池大赛，召集全球的开发者以卫星数据为基础，开发城市发展分类评估解决方案，从而尝试解决城市化给全球带来的挑战。评委将从众多参赛作品中评选出最具实用性且高效的算法。
德国航空航天中心（DLR）是德国的国家级航天太空、能源与交通运输研究机构，其主要任务是地球与太阳系探索，以及开发保护环境的科技、通讯、交通运输与能源。其地球观测中心应用卫星探测的城市数据，来协助、规划城市发展。
图片来源：DLR
本次竞赛中，参赛者将尝试使用来自欧洲地球观测卫星Sentinel-1和Sentinel-2的数百万个匹配图像块的数据集来进行分类。数据集将包括覆盖42个城市的雷达和多光谱传感器数据。竞赛的目标是将数据分类到17个局部气候区（local climate zone），这将有助于为城市规划者确定解决方案。例如，该数据可能用于量化城市热岛大小或绘制城市地形。
联合国预计，2050年全世界68％的人口将居住在城市。随着世界各地越来越多的人口大量涌入城市，城市规划者和运营机构都面临着巨大的挑战：如何确保城市化给大家带来好处而非灾难。
图为德国宇航中心遥感研究所所长Bamler教授、阿里云德国大区总经理程戟签署合作协议
“许多国家和城市面临的挑战是不知道有多少人涌入某个城市，以及个别社区发展现状。为了解决这些问题你需要例如3D模型，来显示现有建筑物的密度和高度。但以前，地球观测专家和数据科学专家对彼此一无所知。”德国宇航中心遥感研究所所长Bamler教授表示，“在AI时代，我们有能力比以前更有效地利用所收集的图像数据和合适的算法进行必要的分类。”
德国航空航天中心科学家朱晓香教授解释称，借助先进的处理技术，Sentinel雷达和光学卫星产生大量的观测数据，可以将其用于解决城市化的研究；这些研究并不局限在德国，而是全球范围内。“我们很自豪能够共同组织这次竞赛，世界领先的数据科学家将利用我们的数据为未来创造切实可行的解决方案。同时我们也期待看到德国地球观测界的创新。”
据了解，阿里云此前举行了众多面向全球开发者的算法大赛，包括与F1世界冠军阿隆索联合探索赛车手培养新模式；与英国国家气象局（Met Office, United Kingdom’s national meteorological service）合作，为未来“反重力无人飞行器”寻找最佳航线等等。
参加竞赛的全球开发者可以依靠天池平台完备的机器学习知识体系、社区选手的精彩分享来免费进行机器学习课程，从而快速入门人工智能领域。目前，阿里云开发者平台“天池社区”已经汇聚了来自93个国家和地区的20多万位开发者。
