ロッキードマーティン、ディープラーニングプラットフォーム「GATR」を利用して衛星イメージを認識

オブジェクト領域または対象特性の識別…貨物飛行機と軍用輸送機の区別
国のような広い地域スキャンにより航空機、建物、港湾など様々なカテゴリーを識別

シカゴ·オヘア空港(Chicago’s O’Hare Airport)で大型機が自動的に確認·識別された画像(写真:ロッキードマーティン)

ロッキードマーティン(Lockheed Martin)がオープンソースディープラーニングライブラリを使用する衛星イメージ認識システム「GATR(Global Automated Target Recognition)」を開発して注目される。

このシステムは、世界中の広い地域で特定の対象を迅速に識別し分類することができる。 これにより、イメージ内で手作業で項目を分類し、ラベルを指定する時間を節約することができる。

通常、衛星画像を分析する際、画像内で項目を手動で分類し、レーベルを指定する作業時間が多くかかる。 しかし、今回開発されたディープラーニングモデルは、衛星画像の分析を加速化し、自動化して時間を節約することだ。

このように自動化された標的認識が可能になったのは、マクサ(Maxar)のGBDX(Geospatial Big Data platform)ソリューションによるものである。 マ社の100ペタバイト(PB)衛星イメージライブラリと数十種類のカテゴリーの数百万キュレーションされたデータラベルにアクセスしてクラウドで実行され、ディープラーニングアルゴリズムを速やかに学習する。 また、GATRは、スピーディーなグラフィック処理装置(GPU)を使って、広い領域を早くスキャンし、オブジェクト認識を自動化して、広範囲なアルゴリズム教育の必要性を大幅に減らしてくれる。


特に、人工知能基盤のGATRは、オブジェクト領域または対象の特性を識別するものだ。 例えば、貨物飛行機と軍用輸送機とを区別することができる。 また、衛星画像分析システムは、国家のような広い地域をスキャンでき、航空機、船舶、建物、港湾、その他の様々なカテゴリーを識別する。

一方、ロッキード·マーティンの宇宙任務ソリューション担当副社長兼総括責任者のマリア·デマリ氏は「今日の商業用衛星データは、これまで物体を識別することがほとんど手動で進められたが、AI基盤の’GATR’は分析家を統制し、より高い水準の作業に集中できるようにする」とし「GATRはこれまでテストしたモデルの中で90%を超える高い精度を提供し、12万km²の面積のペンシルベニア州全体を検索するのに2時間がかかった」と明らかにした。

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