アリババDAMOアカデミーがリモートセンシングAIの大型モデルを公開、AIの分野へのさらなる浸透を可能に

アリババ DAMO アカデミーは 10 月 20 日、業界初の大規模リモート センシング AI モデルをリリースしました。単一のモデルで農地、作物、建物、その他の表面オブジェクトを識別できるため、AI が現場にさらに浸透し、防災が大幅に向上します。このモデルは、資源管理や農業収量推定などのリモートセンシングアプリケーションの分析効率を向上させるために、AI地球科学クラウドプラットフォームで使用できるように公開されました。

リモート センシング技術は、都市運営、農地保護、緊急災害救援など、国民経済と国民生活に広く使用されています。リモート センシング AI は、既存データの活用の深さを大幅に高め、より洗練された出力を実現します。衛星写真と過去の気象条件などの正確な分析結果を組み合わせることで、特定の農地の作物の生育状況を「計算」できるため、農業はもはや受け身ではなく、より積極的に「天候に応じて」行うことができます。 」

これまでは、膨大な規模のリモート センシング衛星画像データと地上物体の複雑な分類により、さまざまな地表物体を識別するには、複数の専用リモート センシング モデルを個別にトレーニングする必要があり、単一のモデルを使用する必要がありました。認識精度と一般性が低かった 性交などの問題。 2023年4月にMetaが発表した論文「Segment Anything」は、コンピュータビジョンに大規模モデルの急速な反復の瞬間をもたらし、また「1つのモデルが複数のタスクを解決する」という方向でリモートセンシングAIの開発を促進した。

DAMO アカデミーが提案したリモート センシング AI 解釈ユニバーサル セグメンテーション モデル (AIE-SEG) は、リモート センシングの分野で画像セグメンテーションのタスクを統合した最初のモデルです。1 つのモデルで「あらゆるもののゼロ サンプル」を迅速に達成できます。 「抽出では、農地、水域、建物など、約100種類のリモートセンシング表面オブジェクトを識別でき、マルチタスク処理下でも高精度の認識を維持でき、ユーザーの対話に基づいて認識結果を自動的に調整することもできます」フィードバック。一部の特定のシナリオでは、従来のリモート センシング モデルと比較して、インスタンス抽出の精度が 25%、変更検出の精度が 30% 向上します。

#キャプション: このモデルはマルチモーダル インタラクションをサポートしています。たとえば、「画像から農地を抽出する」と入力すると、選択したターゲットが自動的に識別されます

上記を踏まえると、リモートセンシング AI 大型モデルの基本機能は、「すぐに使える」API 呼び出しサービスを提供し、ユーザーは水抽出、農地などのさまざまなニーズに応じて、さまざまなリモートセンシング AI 解釈機能をカスタマイズできます。変化の監視、太陽光発電の識別など。

山東省土地測量地図研究所は、2022 年から天然資源調査と耕地保護の分野で大墨研究所と協力しており、大規模なリモートセンシング AI モデルを使用して冬小麦の成長を監視しています。山東省では、認識精度が 90% 以上で、冬小麦リモートセンシング解釈の効率が効果的に向上し、農業管理者が穀物の収量をより適切に予測し、農業生産効率を向上させるのに役立ちます。

自然防災総合研究所は、大規模なリモートセンシング AI モデルを使用して、地滑りや建物の倒壊を識別することに取り組んでいます。この災害情報を抽出することは、手動による識別方法よりも数十倍効率的であり、科学的な災害救助のための効率的かつ正確なリモートセンシング分析サポートを提供します。

DAMOアカデミーのビジョンテクノロジー研究所のAI地球アルゴリズム責任者、ルオ・ハオ氏は、リモートセンシングのマルチモダリティこそが、人類が地球をより深く理解できるよう前進させる唯一の方法であると述べました。大規模なリモート センシング AI モデルの研究を促進し、AI を使用して地球科学の探査と応用を支援します。

AI Earthは、DAMOアカデミーが2022年にリリースしたワンストップの地球科学クラウドプラットフォームです。ディープラーニング、コンピュータビジョン、地理空間解析などの技術の蓄積をもとに、多国籍企業向けにクラウドコンピューティング分析サービスを提供しています。現在、国内50の大学と協力関係を確立しており、関連技術は水資源省、国立気象センター、生態環境省などの機関に応用されている。

別紙: DAMOアカデミー大型リモートセンシングAIモデル利用入口

https://engine-aiearth.aliyun.com/#/app/aie-seg

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