Deliver accurate all-weather Earth observation data with gen AI on AWS

セッション概要

• タイトル：Deliver accurate all-weather Earth observation data with gen AI on AWS
• 日付：2024年12月3日(火)
• Venue：MGM Grand | Level 1 | 102
• スピーカー：
  • Lakshminarasimhan Sundarrajan(Solutions Architect, Amazon Web Services Singapore Pte Ltd)
  • Divya Sharma(VP of Data and ML, SatSure Analytics India Pvt Ltd)
• 業界：
  • Aerospace & Satellite
  • Agriculture
  • Financial Services
• 概要：SAR衛星は、光が遮断された環境でも地球の画像をキャプチャし、顧客が変化する状況を監視できます。 Amazon SageMakerとディープラーニングアルゴリズムを使用すると、SARデータを活用した高解像度の雲のない画像を作成できます。お客様は、Amazon SageMakerとS3データレイクを使用してリアルタイムのデータ分析を行っています。

はじめに

このセッションでは、生成されたAIと衛星データ技術を組み合わせて、世界中の気象条件に拘束されない正確な地球観測データを提供する方法について説明しました。このセッションでは、AWSとSatSure Analyticsの協力を中心に、地理空間データの活用と農業、金融、防衛の分野での応用例を詳しく紹介しました。

特に衛星データを活用したアプリケーションは、気候変動や農業生産性管理、自然災害予防など、さまざまなグローバル問題を解決するために不可欠です。しかし、雲、大気条件、データの欠落などの問題により、衛星データの品質が劣化する可能性があるという制限があります。これを解決するために、AWSとSatSureは、生成型AI技術とAWS SageMakerを活用して衛星データの品質を向上させ、リアルタイムでデータを分析できるプラットフォームを構築しました。

AGENDA

このセッションの主な内容は次のとおりです。

• 衛星データの品質問題を克服するための生成型AI技術の役割
• AWSベースの大規模データ処理とモデルトレーニング技術
• 生成型AIと機械学習(ML)が地球観測データの品質と応用性をどのように革新的に改善できるかに関する洞察

このセッションは、AWSテクノロジがグローバルな農業と環境問題の解決にどのように貢献できるかを深く理解する機会となりました。

SatSure Analyticsのミッションとビジョン

SatSure Analyticsは、農業と金融の分野で革新的なデータ中心のソリューションを提供する大手企業であり、特にインドの小規模農家を支援することに焦点を当てています。インドの農業人口は人口全体の50％を占めていますが、農業GDP貢献度はわずか12％です。ほとんどの農家が金融支援から除外されている状況では、SatSureはこれらの問題を解決するためのさまざまな技術的アプローチを導入しています。

特にSatSureは、再生農業を促進するために農業データを活用しています。再生農業は土壌の回復と炭素の分離を通じて持続可能性を高める農業方法であり、地域の農業問題を解決するのに効果的な方法で注目されています。 SatSureは、農家が衛星データと地理空間技術を活用して農業管理の決定を最適化するのを支援し、農業生産性を向上させ、持続可能なエコシステムを構築するのに役立ちます。

生成型AIを活用したデータ品質の向上

衛星データは、雲、大気条件、照明の変化など、さまざまな環境要因によって品質が低下する可能性があります。 SatSureは、これらの問題を解決するために生成型AIモデルを導入しました。生成型AIは、低解像度データや破損したデータを復元し、高解像度画像に変換して品質の問題を解決します。

このモデルはSentinel-1とSentinel-2データを統合して動作し、時間的および空間的データに基づいて失われた情報を復元します。例えば、雲のために隠された農地画像を復元して、農作物の状態を正確に評価することができる。生成型AIは、衛星データの品質を向上させるだけでなく、それに基づく金融および農業の意思決定の信頼性を大幅に向上させます。

AWS SageMakerを使用したモデルトレーニング

SatSureはAWS SageMakerを利用して約22TBの衛星データを処理し、100Mのパラメータを持つ生成型AIモデルを訓練しました。 SageMakerは、データ並列化とGPUクラスタリングを通じて大規模なデータを効果的に処理し、従来の複雑なモデルトレーニングプロセスを簡素化します。

この過程で、SatSureはSageMakerの分散学習環境を活用して64個のNVIDIA A100 GPUを使用し、モデルトレーニング時間を従来の25日から1日に短縮しました。これらの最適化は、データ科学者が迅速に結果を導き出し、現場でデータ駆動型の意思決定を迅速に行うのに役立ちます。

データの前処理と品質管理

衛星データはさまざまなセンサーから収集されるため、データの精度を確保するために徹底した前処理プロセスが必要です。

たとえば、Sentinel-1データとSentinel-2データを組み合わせると、各データ間の色と位置の違いを補正してデータ間の一貫性を維持しました。このように洗練された前処理は、AIモデルのトレーニング中に発生する可能性のあるエラーを減らし、データ分析の信頼性を向上させるのに役立ちます。

バッチとリアルタイム推論戦略

SatSureはAWS SageMakerを活用して、バッチ推論とリアルタイム推論を効果的に行いました。バッチ推論は、大規模なデータを定期的に分析するために使用され、通常10日ごとに農作物の状態を評価するために使用されます。

一方、リアルタイム推論は、災害管理や急激な環境変化対応など、即時の分析が必要な状況で使用されます。コスト効率を最大化するために、SatSureはSpot Instancesを活用して推論コストを削減し、SageMaker Serverless Inferenceを通じてワークロードの柔軟性を確保しました。

金融包括性のためのデータ活用

SatSureは、信頼できるデータに基づいて農業ローンプロセスをサポートしています。たとえば、特定の農地の作物生産量データを分析して融資限度を設定したり、融資申請を評価したりします。

これらのデータ中心のアプローチは、農家が環状の金融業や非公式の金融システムに依存しないように支援し、金融包容性を拡大する上で重要な役割を果たします。これにより、小規模農家がより安定した経済環境で活動することができます。

生成型AIの拡張性

SatSureの生成型AI技術は、農業だけでなく、環境監視、都市開発、災害管理などの分野で利用できます。特に、雲や照明のために失われたデータを復元する技術は、さまざまな業界でデータ品質を向上させるのに貢献する可能性があります。

SatSure Cygnusの将来のビジョン

SatSureは、SatSure Cygnusプラットフォームを介して世界中の農業と環境問題を解決したいと考えています。このプラットフォームは、あらゆる気象条件で高品質のデータを提供し、農業だけでなく、環境保護、都市計画など、さまざまなグローバルな課題に貢献できます。

まとめ

このセッションでは、SatSure AnalyticsがAWSとジェネリックAIを活用して農業と金融の問題を解決する革新的なアプローチを示しました。特に、大規模な衛星データを処理して分析するAWS SageMakerと、品質が低下したデータを復元する生成型AIの役割が強調されています。 SatSureはこれらの技術により農業生産性を高め、金融包括性を拡大し、持続可能な農業生態系を構築しています。

データ品質とAI技術を組み合わせることで、農業と金融の問題を解決するためにどれだけ大きな変化をもたらすことができるかを確認しました。特に、SageMakerと生成型AIを活用したデータ品質の復元と分析は、信頼できる情報を提供し、より良い意思決定を可能にしました。これらの技術は、単にデータ品質の問題を解決することを超えて、グローバルなトラブルシューティングの重要なツールとして位置付けられています。

今回のセッションは、AI技術が農業や環境問題の解決にどのように具体的に貢献できるかを示した事例でした。特に、SatSureのアプローチは、技術が人間中心の問題を解決し、持続可能性を高めるためにどのように活用できるかを示しているようです。

記事 │MEGAZONECLOUD　Cloud Technology Center（CTC）Global PreSales Engineer Team