アリババDAMOアカデミー、世界初のマルチソース地球観測データ分析AI EARTHをリリース

DAMOアカデミーは宇宙から地球を眺める新たな方法を発見しました！9月18日、2020年雲啓大会において、DAMOアカデミーは初の汎天然資源産業AIエンジンであるAI EARTHを発表しました。これは、空、空気、地面からのマルチソースデータを正確に分析する機能を初めて実現し、山、植生、湖の面積の変化から作物の成長まで、地球上の土地の隅々までの変化を明確に記録して分析し、迅速かつ正確に分析することができます。

衛星リモートセンシング画像は人類が地球を観測する主な手段ですが、ドローン画像、リアルタイムビデオストリーム、気象情報、IoTデータなどの新しいデータソースの出現により、データ規模は飛躍的に増大しています。手動観測や経験的分析方法では、膨大な観測データの需要を満たすことができなくなりました。

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AI EARTHは、ドローン画像、リアルタイムビデオストリーム、気象情報、IoTデータなどのデータソースを分析できます。

AI EARTHは、DAMO AcademyのビジュアルAIテクノロジーを採用し、マルチソースの地球観測データのインテリジェントな分析を実現する業界初のソリューションです。RGB画像、マルチスペクトル画像、ハイパースペクトル画像、通常のビデオ画像をサポートし、表面被覆の現在の状態や時間と空間の動的変化に関する情報を迅速に抽出でき、従来のリモートセンシングソリューションよりも高い精度を備えています。

AI EARTHは、能動学習や半教師あり学習などの技術を活用した革新的なアルゴリズムを数多く開発してきたと報告されています。このエンジンは、DAMO アカデミーが開発したリモート センシング ターゲット検出およびセグメンテーション フレームワークを統合し、マルチスケールの環境セマンティック情報を導入し、リモート センシング画像ターゲット検出の精度を大幅に向上させます。温室監視を例に挙げると、北京市計画天然資源委員会はアリババのリモートセンシング技術を利用して、違法温室の監視において90%の精度を達成しています。さらに、リモートセンシングの応用シナリオは非常に豊富で多様であり、同じ解釈対象でも空間や時間の次元によって大きく異なります。AI EARTHは、ドメイン適応などの転移学習技術を通じて、さまざまなシナリオにおけるAIアルゴリズムの精度と一般化能力を大幅に向上させました。

DAMOアカデミーの上級アルゴリズム専門家であるLi Hao氏は、「将​​来、AIによるマルチソースデータの統合分析は、人類の地球観測のトレンドになるでしょう。AI EARTHが航空宇宙情報の分野でより大きな役割を果たし、AIが地球を理解できるようになることを願っています。」と述べました。

アリババは中国で最初にAI技術を衛星リモートセンシング画像分野に応用した企業の一つであり、その関連研究成果はさまざまな業界で広く活用されています。今年の洪水期に、DAMOアカデミーチームは、1週間以内に、重要な洪水防止期間に使用する水域認識アルゴリズムを開発およびトレーニングし、画像分析速度を100倍に高め、洪水防止作業のインテリジェンスレベルを大幅に向上させました。