GoogleマップとAIの融合：カーネギーメロン大学のTerrapatternがニューヨーク市内のプールをすべて見つけてマップ化 - TechRepublic

カーネギーメロン大学の学生と教授のグループが最近、衛星写真をスキャンし、近隣の地理的エリアにある類似した場所と画像を照合するAIツールを発表しました。AIを用いた画像認識自体は目新しいものではありません。機械学習技術は、何百万枚もの画像から物体、さらには顔までも識別、分類、類別するために頻繁に使用されています。しかし、「Terrapattern」と呼ばれるこの新しいツールは、他に類を見ない機能を提供します。それは、類似したランドマークのGPS座標を正確に特定できる機能です。

では、どのように機能するのでしょうか？Googleマップの一部をクリックするだけです（現在、ニューヨーク、サンフランシスコ、ピッツバーグ、デトロイトから選択できます。おそらく、リストに新しい都市を追加するのはそれほど難しくないでしょう）。すると、プログラムはその地域にある似たような地理的エリアをすべて表示し、地図上にピンを配置します。これは、比較的低レベルの詳細度で、色や形が似ているエリアを調べることで行われます。

ナイト財団プロトタイプ基金のメディアイノベーション助成金を受けて開発されたこのツールは、個人レベルで様々な用途に利用できます。湖の近くのアパートを探したいですか？野球場の近くの学校を探したいですか？このツールを使えば、街中の様々な場所をスキャンできます。

このツールは他にどのような用途に活用できるでしょうか？将来的には、自動運転車のルートプランナーが実現するかもしれません。例えば、海岸沿いを走りたい場合や橋を避けたい場合、この機能を使えば、最短ルートではなく、画像に基づいてルートを地図上に表示できるようになるかもしれません。

カーネギーメロン大学機械学習部門の責任者であるマヌエラ・ベロソ氏によると、このプログラムは既存の画像認識技術に価値ある付加価値をもたらすとのことです。斬新さに加え、「パフォーマンス面でも非常に魅力的です。何百万枚、何兆枚もの画像が存在するか、そしてこの膨大な量のデータを効果的に検索するにはどれだけの計算処理が必要になるか想像してみてください」とベロソ氏は語ります。

公園や学校への個人的な関心を超えて、Terrapatternは他の分野でも幅広い用途があります。例えば、統計やデータの世界を想像してみてください。このツールは、自宅近くのプールを探すためだけでなく、特定の都市にいくつのプールがあるか、そしてそれらが街のどの地域にあるか、そしておそらくどれほど荒廃しているかを調べるためにも使えます。

こうした情報は、あらゆる人々や企業にとって関連性がある可能性があります。社会学者、在庫管理を行う人々、貧困や地域の経済状況を調査する政府機関、新しい集合住宅や都市インフラを計画している開発業者など。

このツールを通して、「地域の動向を理解することができます。物事はどのように変化しているのでしょうか？テニスコートは増えているのでしょうか？人口は豊かになっているのでしょうか？画像は国の経済状況を捉えています」とベローゾ氏は述べた。