欧州プロジェクトはAIとコペルニクスデータを使用して火災を予測し、都市の排出量を推定します

欧州連合が資金提供するプロジェクトは、コペルニクス衛星によって生成される大量のデータを予測や現場で適用可能な情報に変換するために人工知能を使用しています。開発中のツールには、火災のリスクと拡散を推定するモデル、都市の区画レベルまでのCO₂排出量を計算するソフトウェア、沿岸生態系への圧力を監視するための製品が含まれています。

要約すると UNICORNプロジェクトは、コペルニクスのデータと人工知能を使用して、早期警告と気候リスクの予測を行い、特に植生火災の発生と進展を含みます。SPACE4Citiesは、センサーデータと組み合わせたSentinel-1およびSentinel-2のデータを使用して、都市のCO₂排出量を時間ごとに、また小さな都市地域で推定するソフトウェアを開発しました。ENHANCEは、バルセロナとギリシャのパガシティコス湾の沿岸地域における都市、農業、気候の圧力を分析するためのAIに基づく3つの製品を開発しています。他のイニシアチブは、コペルニクスの基礎モデル、大規模データ処理、地球観測および気象情報の圧縮に取り組んでいます。これらのツールは単一の運用サービスを表すものではなく、研究、開発、テストの異なる段階にあります。

欧州の衛星は、地表、海洋、大気に関する非常に大量の画像と測定データを日々生成しています。これらを利用するには、生データを環境監視、緊急時の介入、インフラ管理のために十分に迅速に解釈可能な情報に変換する必要があります。

人工知能は、この分析の一部を自動化するために使用されています。モデルは画像やセンサーからのデータにパターンを探し、複数のソースを組み合わせ、手動処理には膨大な量が必要な推定や予測を生成することができます。

その一つのアプリケーションは、Horizon Europeによって資金提供されているUNICORNプロジェクトによって開発されています。コンソーシアムは、地球観測データと分析技術を使用して、自然リスクの早期警告、予測、監視のためのツールを開発しています。

植生火災は、使用事例の一つです。研究者たちは、火災の発生に関連する条件を追跡するモデルを開発し、火災が発生した後の進展を推定することができます。

この情報は、火災が大規模なイベントに変わる可能性が高い地域を特定するために使用されます。このプロジェクトは、緊急サービス、地方自治体、企業、自然リスクにさらされている他の組織に利用可能な結果を提供することを目指しています。

UNICORNは火災に限定されません。このプロジェクトは、急流や火山活動のアプリケーションも含み、極端なイベントへの備えとその結果の管理にコペルニクスのデータを使用することを目指しています。

別のプロジェクト、SPACE4Citiesは、都市の排出量の監視に人工知能を適用しています。プロジェクト内で開発されたソフトウェアは、都市内の各時間に生成されるCO₂の量を推定し、区画レベルまで結果を詳細に示すことができます。

このシステムは、Sentinel-1およびSentinel-2衛星からのデータを使用し、地上に設置されたセンサーからの利用可能な情報と組み合わせます。これらのデータは、都市内の排出量の分布をより詳細に示すために人工知能モデルに入力されます。

地域レベルでの推定は、都市の排出量に異なる方法で寄与する地域を区別することを可能にします。EUSPAの文書は、各都市におけるシステムの精度に関するデータを提供せず、推定が公式な排出インベントリに取って代わることはないと主張しています。

人工知能と衛星データは、沿岸地域の監視にも使用されています。ENHANCEプロジェクトは、スペインとギリシャの地域組織と協力し、沿岸の海洋生態系の劣化と変化に影響を受けた地域で作業しています。

このプロジェクトは、都市、農業、極端な気象現象に関連する圧力を分析するための3つの製品を開発しています。テスト地域としては、バルセロナとギリシャのパガシティコス湾が挙げられます。

地球観測データは、土地利用、植生、水、その他の環境特性の変化を示すことができます。AIモデルは、参加する地方自治体や組織が特定した問題に関連して、これらの情報を整理し解釈するために使用されます。

EUSPAは、コペルニクスデータの基礎モデルを開発するThinkingEarthプロジェクトも強調しています。このようなモデルは、大量のデータでトレーニングされ、その後、地球観測のさまざまなタスクに適応されることができます。各アプリケーションのために完全に新しいモデルを構築するのではなく、既存のモデルを適応させることができます。

DaFabは、人工知能に向けたインフラストラクチャを通じて、コペルニクスデータの大規模処理に取り組んでいます。Embed2Scaleは、地球観測データのコンパクトな表現を開発し、衛星データと気象情報がより効率的に交換および処理できるようにAI圧縮手法を使用しています。

これらのプロジェクトは共通の問題に対処しています：宇宙センサーは、人間が個別に検査できる以上のデータを生成することができます。自動化は、モデルの結果が測定、観察、最終ユーザーの要件に照らして評価される必要があるため、検証の必要性を排除するものではありません。

EUSPAは、環境監視を超えたアプリケーションも示しています。人工知能は、農業、インフラ、災害管理における衛星画像とデータの解釈に使用され、地球観測と位置データの組み合わせは、輸送や海洋活動に利用されることがあります。

港では、地球観測画像を衛星ナビゲーションシステムによる位置情報と組み合わせ、船舶の追跡やデータの自動分析を行うことができます。目的は、地域内の動きや活動に関するより完全な運用画像を取得することです。

ドローン向けのサービスは、衛星による位置情報と自動処理を組み合わせる別の分野です。ナビゲーションおよび位置データは、システムの位置に関する情報を提供し、アルゴリズムは同時に画像や収集された他のデータを解釈することができます。

AIの使用は、コペルニクスデータの起源を変更するものではありません。衛星とセンサーは測定を行い続け、コンピュータモデルはその後、分類、変化の検出、予測、または他のソースとの観察の組み合わせに使用されます。

コペルニクスは、欧州連合の地球観測プログラムです。そのデータは、大気、海洋環境、地表、気候変動、安全、緊急事態管理に関するサービスに使用されます。

EUSPAは、欧州宇宙プログラムのコンポーネントを管理し、コペルニクス、ガリレオ、EGNOSを使用するアプリケーションの開発を支援しています。これらのサービスと人工知能の収束は、宇宙データから開発できる製品の種類を拡大しますが、パフォーマンスと成熟度は各プロジェクトごとに別々に評価する必要があります。