인공 지능은 위성 지도의 선명도를 향상시켜 글로벌 재생 에너지 프로젝트와 산림 범위를 보여줍니다.

9월 3일 뉴스에 따르면, Microsoft 공동 창립자 Paul Allen이 설립한 Allen Institute for AI는 최근 위성 이미지의 선명도를 향상시키기 위해 인공 지능 기술을 사용하는 세계 최초의 익스플로잇 생성 지도가 포함된 Satlas라는 새로운 도구를 출시했습니다. 전 세계의 재생 에너지 프로젝트와 산림 피복을 보여줄 수 있습니다.

이 사이트에서는 이 지도가 유럽 우주국 Sentinel-2 위성의 위성 이미지를 사용하고 있음을 확인했습니다. 그러나 이 이미지들은 여전히 ​​지면의 세부 사항을 명확하게 표시할 수 없었기 때문에 "Super-Resolution"이라는 솔루션을 사용했습니다. 기본적으로 딥러닝 모델은 건물의 모습과 같은 세부 사항을 채워 고해상도 이미지를 생성하는 데 사용됩니다.

위 이미지는 인공지능이 생성한 케냐 나쿠루의 고해상도 이미지이고, 아래 이미지는 같은 위치를 위성으로 촬영한 저해상도 이미지입니다

현재 사틀라스는 주로 전 세계 재생 에너지 프로젝트와 산림 피복에 중점을 둡니다. 데이터는 매월 업데이트되며 Sentinel-2가 모니터링하는 지구의 일부를 포괄하며, 여기에는 남극 대륙과 육지에서 멀리 떨어진 공해를 제외한 대부분의 세계가 포함됩니다.

지도에는 태양열 발전소와 육상 및 해상 풍력 터빈이 표시되어 있으며, 시간이 지남에 따라 나무 캐노피 덮개의 변화를 확인하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이는 기후 및 기타 환경 목표를 달성하려는 정책 입안자에게 중요합니다.

Allen Institute에 따르면 이 도구는 이렇게 광범위한 영역을 포괄하는 최초의 도구이며 무료로 대중에게 공개됩니다. 또한 개발자들은 이것이 전 세계에서 초해상도 기술을 시연하는 첫 번째 사례일 수도 있다고 밝혔습니다. 지도.

물론 아직 해결해야 할 문제가 몇 가지 있습니다. 다른 생성 AI 모델과 마찬가지로 Satlas는 "환각"을 일으키기 쉽고 때로는 이상한 방식으로 건물을 그리는 경우가 있습니다. 예를 들어 건물은 직사각형이지만 모델은 사다리꼴이라고 생각할 수 있습니다. 모델이 예측하기 어려운 다양한 지역의 건축 스타일. 또 다른 일반적인 "환상"은 모델을 훈련하는 데 사용된 이미지를 기반으로 모델이 있어야 한다고 생각하는 곳에 자동차와 보트를 배치하는 것입니다.

Satlas를 개발하기 위해 Allen Institute의 팀은 위성 이미지를 수동으로 검토하여 36,000개의 풍력 터빈, 7,000개의 해양 플랫폼, 4,000개의 태양열 발전소 및 3,000개의 나무 캐노피 덮개를 표시해야 했습니다. 초해상도를 위해 그들은 같은 장소에서 서로 다른 시간에 촬영한 많은 저해상도 이미지를 모델에 제공했습니다. 모델은 이러한 이미지를 사용하여 고해상도 이미지의 하위 픽셀 세부 정보를 예측합니다.

Allen Institute는 또한 Satlas를 확장하여 전 세계에서 재배되는 작물 유형을 식별하는 지도를 포함하여 다른 유형의 지도도 제공할 계획입니다.

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