U-net神経質ネットワークは、1秒以内に大きな氷山をマッピングすることができます

研究者はニューラルネットワークを使用して氷山をマッピングしています(写真:ドック。ESA)

ジャカルタ - この間、研究者は大きな氷山をマッピングするのに苦労してきました。彼らは、欧州宇宙機関(ESA)が運用する衛星、Sentinel-1のレーダーを読み取るのに苦労しました。

これは、海の氷山と氷山の間の画像を区別するのが難しくなるほど環境条件が複雑であるためです。しかし、この問題は、彼らがニュアルネットワークまたはニューラルネットワークを利用した後に解決されました。

ESAの報告書から、研究者は現在、U-netと呼ばれる神経組織の助けを借りて氷山の概要をマッピングすることができます。この人工知能(AI)方法は、わずか0.01秒で大きな氷山をマッピングすることさえできました。

「速度と精度が向上して氷山の面積を自動的にマッピングする機能により、いくつかの巨大な氷山の氷山面積の変化をより簡単に観察することができます」と、研究者のアン・ブラックマン・フォージマンは、ESAのリリースからVOIによって引用されました。

この画像の迅速な検出は、ニューラルネットワークが複雑な非線形関係を理解できるために発生します。このAIのシステムは、画像のコンテキストを非常によく考慮することもできます。

氷山をマッピングするために、U-netはセンチネル-1衛星画像から生成された画像を分析します。これまでのところ、U-netはベルンの面積をカバーする最小サイズと香港の面積をカバーする最大サイズの7つの氷山に試されてきました。

その精度は99%です。U-netは研究者を支援することに成功し、その能力は以前のSentinel-1イメージリーダーシステムを凌駕していました。このAIモデルは、氷山をマッピングするとき、人間の10,000倍の速さで動作します。

99%の精度で、この新しいモデルは、氷山と海氷、およびその他の特徴を区別することが困難な以前の自動化の試みを上回ると言われています。また、氷山をマッピングする際の人間よりも10,000倍高速です。