人工知能により衛星地図の鮮明さが向上し、世界の再生可能エネルギー プロジェクトと森林被覆率が示されます。

9 月 3 日のニュースによると、Microsoft の共同創設者である Paul Allen によって設立された Allen Institute for AI は最近、Satlas と呼ばれる新しいツールをリリースしました。これには、衛星の明瞭さを高めるための生成人工知能技術を使用した世界初の地図が含まれています。画像は、世界中の再生可能エネルギー プロジェクトや森林被覆を示すことができます。

このサイトでは、この地図が欧州宇宙機関のセンチネル 2 衛星からの衛星画像を使用していることに気付きました。ただし、これらの画像では依然として地面の詳細を明確に表示できないため、「超解像度」と呼ばれるソリューションが使用されました。基本的に、深層学習モデルは、建物の外観などの詳細を入力して高解像度の画像を生成するために使用されます。

上の写真は人工知能によって生成されたケニアのナクルの高解像度画像で、下の写真は衛星です。同じ場所のショット 低解像度画像

現在、Satlas は世界中の再生可能エネルギー プロジェクトと森林被覆に焦点を当てています。データは毎月更新され、センチネル 2 によって監視されている地球の一部をカバーしています。これには、南極大陸と陸地から遠く離れた公海を除く世界の大部分が含まれます。

この地図には太陽光発電所と陸上および洋上風力タービンが示されており、樹冠の時間の経過に伴う変化を確認するためにも使用できるため、気候やその他の環境目標を達成しようとする政策立案者にとって役立ちます。非常に重要です。

アレン研究所によると、これはこれほど幅広い範囲をカバーし、無料で一般に公開されている初めてのツールであり、その開発者らはまた、これが世界規模での超解像技術の最初のデモンストレーションになる可能性があると述べています。地図。

もちろん、解決しなければならない問題がまだいくつかあります。他の生成 AI モデルと同様に、Satlas は「幻覚」を起こしやすく、建物を奇妙な方法で描画することがあります。たとえば、建物は長方形であるのに、モデルは台形か何かであると認識する可能性があります。これは違いによるものである可能性があります。モデルの予測が難しいさまざまな地域の建築様式の場合。もう 1 つの一般的な「錯覚」は、モデルのトレーニングに使用された画像に基づいて、モデルが存在すべきと考える場所に車やボートを配置することです。

サトラスを開発するために、アレン研究所のチームは、36,000 基の風力タービン、7,000 基の海上プラットフォーム、4,000 か所の太陽光発電所、および 3,000 の樹冠範囲をマークする衛星画像を手動で参照する必要がありました。超解像度を実現するために、同じ場所から異なる時間に撮影された多数の低解像度画像をモデルに供給しました。モデルはこれらの画像を使用して、高解像度画像のサブピクセルの詳細を予測します。

アレン研究所は、Satlas を拡張して、世界中で栽培されている作物の種類を識別できる地図など、他の種類の地図を提供することも計画しています。

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