人工知能は衛星地図の鮮明度を向上させ、世界の再生可能エネルギープロジェクトや森林被覆率を示す

マイクロソフトの共同創業者ポール・アレン氏が設立したアレンAI研究所は最近、Satlasと呼ばれる新しいツールをリリースした。このツールには、衛星画像の鮮明度を向上させる生成型人工知能技術を使用した世界初の地図が含まれており、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している。

IT Home は、この地図に欧州宇宙機関の Sentinel-2 衛星の衛星画像が使用されていることに気付きました。しかし、これらの画像では地面の細部をはっきりと示すことができなかったため、「超解像度」と呼ばれる解決策を使用しました。基本的に、ディープラーニング モデルは、建物の外観などの詳細を補完して高解像度の画像を生成するために使用されます。

上の画像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あり、下の画像は衛星によって撮影された同じ場所の低解像度画像です。

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重点を置いています。データは毎月更新され、センチネル2が監視する地球の部分をカバーしており、南極大陸と陸地から遠く離れた外洋を除くほとんどの地域が含まれます。

この地図には太陽光発電所や陸上・洋上風力タービンが示されており、また、樹冠被覆が時間とともにどのように変化するかを見るのにも使用できる。これは、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重要である。

アレン研究所によれば、これはこのように広範囲をカバーし、一般に無料で利用できる初めてのツールであり、開発者らは、これが地球地図における超解像度技術の初の実証となるかもしれないと述べている。

もちろん、解決すべき問題は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、建物を奇妙な形で描くことがあります。たとえば、建物は長方形ですが、モデルはそれを台形など他の形だと認識することがあります。これは、地域によって建築様式が異なるため、モデルが予測するのが難しいためと考えられます。もう 1 つの一般的な「幻覚」は、モデルのトレーニングに使用された画像に基づいて、モデルが車やボートがあるはずであると判断する場所に車やボートを配置することです。

Satlas を開発するために、アレン研究所のチームは衛星画像を手作業で調べ、36,000 基の風力タービン、7,000 基の洋上プラットフォーム、4,000 の太陽光発電所、3,000 本の樹冠被覆をマークする必要がありました。超解像のために、研究者たちは異なる時間に撮影された同じ場所の低解像度画像を多数モデルに入力した。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。

アレン研究所はまた、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、他の種類の地図も提供できるよう Satlas を拡張する予定です。