Vertraglich gesteuertes Training: Verträge & Genauigkeitskompromisse in EO
Ein neues Trainingsparadigma für Erdbeobachtungsmodelle sorgt dafür, dass die Datenverwendung nicht mehr nur globale Genauigkeit maximiert, sondern gezielt bestimmte Regionen, Klassen oder kritische Missionsebenen abdeckt. Durch die Einteilung der Trainingssamples in semantische Serviceverträge – etwa (Datensatz, Region, seltene Kulturpflanze) – erhält jedes Segment einen festgelegten Zielanteil an der Gesamtverteilung.
Der Kern dieses Ansatzes ist der Observed Service Agreement Graph (OSAG), eine leichte Governance-Schicht, die drei Aufgaben übernimmt: Erstens überwacht sie die Abdeckung jedes Vertrags während des Lernprozesses. Zweitens steuert sie die Sampling-Gewichte so, dass die tatsächliche Abdeckung den Zielanteilen entspricht. Drittens bietet sie zwei Einstellmöglichkeiten – einen Mischungskoeffizienten alpha und einen Vertragsregularisierungsparameter lambda_C – um die Balance zwischen Abdeckung und Genauigkeit transparent zu machen.
In einer vereinfachten theoretischen Analyse zeigt sich, dass OSAG‑Sampling die Abdeckung gezielt auf die Zielwerte fokussiert und Abweichungen in der Abdeckung die Service‑Risiken nach oben begrenzt. Außerdem verdeutlicht die Theorie, dass die Feinheit des Vertragsdesigns – grob versus fein – die Governance‑Kosten beeinflusst.
Praktische Tests an hyperspektralen AVIRIS‑Daten (Indian Pines und Salinas) sowie an multispektralen Sentinel‑2‑EuroSAT‑Szenen belegen, dass OSAG die Fehler bei der Prioritätsabdeckung deutlich reduziert, die globale Genauigkeit erhält und die Genauigkeit in hochpriorisierten Bereichen verbessert. Eine Ablation mit groben und feinen EuroSAT‑Verträgen zeigt, dass semantisch verfeinerte Verträge die Genauigkeitskosten weiter senken.
Der Ansatz demonstriert, wie vertraglich gesteuertes Training die Qualität von Erdbeobachtungsmodellen gezielt steuern kann, ohne die Gesamtleistung zu gefährden – ein wichtiger Schritt für verantwortungsbewusste und gerechte KI‑Anwendungen in der Fernerkundung.