アルテイア、世界銀行、AWSが道路インフラを大規模評価

Pulisher : Cloud Technology Center イ・ヨンジン
Description：地球画像情報をAWS上で体系化する方法や、公共事業への関わり方について紹介したセッション

はじめに

航空やドローン撮影、そして人工衛星から受け取った地球画像情報をどのようにAWS上で体系化し、それを活用して、どのような国のインフラの確認や投資対象の選定、規模設計など、公共事業にどのように関わることができるかを確認したかったのです。

セッションの概要紹介

このセッションでは、AlteiaとWork Bankが機械学習、地理空間データ、そしてビッグデータ技術を活用し、世界各地で困っている人々の生活の質を向上させる方法について説明します。 このセッションでは、さまざまな国のインフラ、特に道路網を分析し、改善するために、現状を把握するための技術と実装の旅について説明します。 なぜ道路が重要な要素であるのか？ 投資や開発のためには、公共資源を優先的に確認する必要があります。

なぜ、道路を重要な要素と見なす必要があるのか？ 投資や開発のためには、公共資源を優先して確認する必要があります。 また、持続可能で弾力性のある政策と関連しています。そのためには、データ分析でその国の状況を把握することが重要です。このすべては、道路・道から始まると言えます。人々の生活、都市と貿易のつながり、インフラの発展、教育など、全てが道路です。

Work Bankの最初の顧客はフランスでした。 開発途上国が先と思われがちですが、World Bankは歴史的に非常に早い時期から投資を行っており、フランスはその最初の対象国でした。

AlteiaはVision AIを利用したシステムを持っています。 結局、地図データですが、人工衛星の地球画像、ドローンを利用した撮影、スマートフォンによる高画質写真、そして必要に応じて設置したセンサーデータを利用します。これをAETHERというAlteiaのサービスを利用して、一つのデータではなく全てのデータを参照して最適な地図を作ります。

最終的には以下のような道路ポータルサービスを提供しており、各道路の詳細情報を取り扱っています。これは高速道路から始まり、小さな国道、そして一車線道路に至るまですべての道路を確認することができます。

本セッションでは、AWS、World Bankのエコノミスト、そしてAlteiaの技術者が出てきて、お互いのプロジェクトでどのように協力してきたのか、どのようなことをしてきたのかを話してくれました。

ちなみに、World Bankのプロジェクトのうち、気候レジリエンスと脱炭素化に関連する介入が含まれる割合は、すでに全プロジェクトの50％を超えるほど重要なテーマとなっており、そのためのAlteiaとの協力、特にAWSテクノロジーは不可欠なツールとなっています。

システム構築においては、やはりコストが課題です。衛星で撮影された画像のうち、一般公開されているOpen Sourceデータは無料ですが、それだけ解像度が低く、ビジネスに活用するには不十分な部分が多いです。解像度を上げるためには投資が必要ですが、安価なデータは一般的に1 pixelあたり10m程度の解像度を持ち、高価な衛星写真は1m – 30cmという非常に高い解像度の情報を持っています。

すべてのビジネスに高価な衛星写真を活用することはできないため、Alteiaでは、Open Sourceの衛星写真に加え、SAR情報を用いて補正し、最適なイメージ写真を生成します。SARは、衛星に搭載された電磁センサーを通して、地球表面に対して電波を注入して戻ってくる情報をもとに、地質学的な特性や水分情報などを抽出します。このような様々なデータを集めて分析しても、良い解像度を持つことは難しく、結局、AIを活用した予測データを持って、高解像度の画像を作るために足りない部分を予測して構成することになります。

Open SourceイメージなどのOpen Registryと3rd-partyデータは、拡張性及び信頼性の高いS3に当然全て保存され、予測プロセス及びサービスは全てMSA(Micro Service Architecture)化されており、Kubernetesを基盤とするEKSを活用しています。当然のことながら、モニタリングのためにCloudWatchが利用されており、データおよび運営ガバナンスのためにCloudTrailとGuardDutyが活用されています。

ちなみに、ある国の道路網を分析するには、多くのデータが必要ですが、例えば、Mexicoの道路網を分析するために、約10TBのデータが必要だったそうです。

これらのデータを用いて整理した道路網の長さは52万kmにのぼるそうです。衛星画像とAWSのAIの融合は、驚くべき結果を生み出しました。

セッションを終えて

本セッションでは、社会改善やインフラ整備を目的とした、実際の大規模プロジェクトにおけるAWS AIの高度な技術適用について、どのようなアプローチが必要かについて、貴重な洞察を得ることができました。要約すると以下の通りです。

・World Bankの役割と目標
　・発展途上国への世界銀行のグローバル融資、道路、都市交通、エネルギー、デジタル開発などの基盤インフラに焦点を当てています。機会、市場、仕事へのアクセス手段としての道路建設の重要性を強調。

・高品質のデータの必要性
　・結局のところ、公共の資源配分を決定する上で、正確なデータは非常に重要です。

・Alteiaの貢献
　・ドローン技術の背景と、クラウド技術とAIを使用して大規模なデータを管理・分析することへの進化。データ収集、可視化、インタラクション、スマートストレージ、予測のためのAIで構成されたAlteiaプラットフォームを紹介。

・機械学習とビッグデータの実用化
　・衛星からの光学データ合成や開口レーダー(SAR)データを含む様々なタイプのビッグデータを使用した技術の実装。データ前処理、boosted treeモデルを使用したモデルトレーニング、そして大規模データを効率的に処理するためのAWSサービスの活用について説明。