AI2とマイクロソフトは衛星画像と人工知能を使って地球を監視している

地理空間データ分析は、農業、都市計画、災害救助の方法に革命を起こすと期待されており、人工知能を活用したさまざまなプロジェクトのおかげで、マイクロソフトとシアトルのアレン AI 研究所はその革命に貢献しています。

アレンAI研究所（AI2）は最近、衛星画像から生成された地球規模の地理空間データを探索するための新しいソフトウェアプラットフォーム「Satlas」をリリースしました。一方、マイクロソフトのAI for Good Labは、コロンビアの公的機関および民間機関と協力し、AIツールを用いてアマゾン熱帯雨林の状況を監視・理解するプロジェクト「Project Guacamaya」に取り組んでいます。

サトラス：世界の発展のスナップショット

Satlasは、欧州宇宙機関（ESA）の双子衛星Sentinel-2からの画像を基に構築されます。ディープラーニング・コンピュータモデルが画像を分析し、洋上プラットフォーム、太陽光発電所、特定地域の樹木被覆率などの特徴を特定します。これらの特徴は、ズーム可能なオンラインマップ上に表示され、時間経過に伴う変化を追跡できます。

モデルの学習は容易な作業ではありませんでした。「Sentinel-2の画像において、3万6千基の風力タービン、4千基の太陽光発電所、7千基の洋上プラットフォーム、そして3千基の樹冠被覆率を手動でラベル付けしました」と、AI2の研究科学者であるフェイヴェン・バスタニ氏はプロジェクトを説明するブログ記事で述べています。

最初の3つのデータ製品は、洋上風力タービンとプラットフォームの位置、太陽光発電所と陸上風力タービンの位置、そして100平方メートルの土地区画における樹冠被覆率に焦点を当てています。「今後、追加の地理空間データ製品をリリースする予定です」とバスタニ氏は述べています。

Satlasの開発者らはすでにいくつかのサンプルアプリケーションを公開している。例えば、商業伐採によってワシントン州オリンピック半島の樹木被覆がいかに減少したかや、ブラジルが過去数年間に太陽光発電所にいかに多額の投資を行ったかを示すものなどだ。

Satlas チームは、衛星画像の解像度を 1 ピクセルあたり 10 メートルから 2.5 メートルへと 4 倍に向上させる AI ツールも開発しました。

「私たちはディープラーニングモデルを用いて、同じ場所を異なる時間に撮影した多数の低解像度画像から高解像度画像を生成します」とバスタニ氏は説明した。「このモデルは、低解像度画像間の情報を組み合わせて、サブピクセル単位の詳細を予測しようとします。」

AI2の別のプロジェクトであるSkylightは、Satlasの海洋インフラデータを活用して、違法漁業に関与している可能性のある船舶を含む海上船舶追跡システムの改善に取り組もうと既に検討を進めている。「私たちは他のユースケースも積極的に模索しています」とバスタニ氏は述べた。

今後数か月で、Satlas チームは地理空間データ製品のラインを拡張し、都市の土地利用、農作物の種類、土地被覆のマッピング ツールを含める予定です。

グアカマヤプロジェクト：アマゾンの保護

Microsoft とそのパートナーは、Project Guacamaya を通じて、地球規模の影響を及ぼす南米の問題、すなわちアマゾンの熱帯雨林の森林破壊に取り組んでいます。

熱帯雨林は地球の気候調節における役割から「地球の肺」として知られています。しかし、その肺は違法伐採や採掘による脅威にさらされています。専門家は、2022年にアマゾンの森林破壊率が21%増加したと報告しています。

「私たちは、テクノロジーとイノベーションを活用し、既存の枠にとらわれない発想で、直面する問題に立ち向かう必要があります」と、コロンビアのアレクサンダー・フォン・フンボルト研究所の渉外担当ディレクター、ディエゴ・オチョア氏は、このプロジェクトに関するマイクロソフトのブログ投稿で述べた。「私たちは、社会の変化を促進するための強力なツールを手元に持っています。」

プロジェクト・グアカマヤ（マヤ語で「コンゴウインコ」を意味する）は、衛星画像解析用のAIモデルに加え、カメラトラップ解析や生物音響学のための既存のマイクロソフトプロジェクトから改良されたAIモデルを活用しています。このプロジェクトは、Planet Labsの衛星、隠しカメラ、音響センサーからのデータを組み合わせて、熱帯雨林の健全性とそこに生息する生物を追跡します。

コロンビアの自然保護活動家は、プロジェクト・グアカマヤのデータを活用して、特定の環境脅威について警鐘を鳴らすことができます。

「これは単なる監視ではなく、人工知能や科学論文の作成でもありません」とオチョア氏は述べた。「私たちは社会に刺激を与える必要があります。テクノロジー、イノベーション、AIを活用したこのようなプロジェクトを通して、コロンビアの人々が生物多様性と自然に対する考え方を変えるきっかけになれば幸いです。このプロジェクトは、人々がこれらの地域で私たちが持っているものに近づく助けとなるでしょう。」

Project Guacamaya における Microsoft の協力者には、フンボルト研究所と Planet Labs に加え、シンチ アマゾン科学研究所とアンデス大学の AI 研究センター CINFONIA が含まれています。

ブラジルでは、マイクロソフトはImazonおよびFundo Vale財団と協力し、PrevisIAと呼ばれる別のアマゾン監視プロジェクト向けのAIモデルを開発しています。そして、これはほんの始まりに過ぎません。

「私たちが開発するモデルはすべてオープンソースになります」と、AI for Good Labの副社長兼チーフデータサイエンティスト、フアン・ラビスタ・フェレス氏は述べた。「理想的には、これらのモデルが完成したら、エクアドルやペルーのデータを見て、『これがあります。同期させて、どのように使えるか試してみませんか？』と言えるようになるでしょう。」

地理空間データ分析と地球環境モニタリングに関するさらなる視点については、Amazon と BlackSky の取り組みをご覧ください。