xView 検出チャレンジ: 国防総省の衛星画像の分析に協力しましょう

ジェームズ・マティス国防長官は昨年シリコンバレーを訪問した際、テクノロジー企業のAI技術の優れた活用を公然と羨望した。この差を埋めるため、国防総省のある部署は現在、高解像度の衛星画像を解釈できるアルゴリズムの開発に10万ドルの賞金を提供している。

このコンテストは「xView Detection Challenge」と名付けられ、来月から開始されます。参加者は、国防総省が公開した大量の手書き注釈付き衛星画像を用いて、災害救援や人道支援活動に関連する詳細情報を特定するアルゴリズムを訓練します。対象となる対象物には、損傷した建物、作業用トラック、漁船などがあります。

このプロジェクトは、元国防長官アシュトン・カーター氏が国防省とテクノロジー企業、特にスタートアップ企業との連携を容易にするために設立した組織DIUxによって運営されています。DIUx設立の大きな動機は、国防総省と産業界のAIギャップを埋める必要性だったと、同組織の機械学習責任者であるブレンダン・マッコード氏は述べています。

DIUxの挑戦は、米国軍と情報機関を支援する国家地理空間情報局（NGA）とのパートナーシップです。このコンテストは、昨年バハマからフロリダにかけて破壊と洪水の跡をもたらしたハリケーン・イルマなどの災害後のNGAの活動をモデルにしています。毎日、10人のアナリストからなるチームが被災地の高解像度衛星画像を数百枚も精査し、損傷または破壊された建物の等級付け、通行不能な道路や橋などの詳細情報を付与しました。データは、FEMAを含む復旧作業を支援する他の機関に提供されました。

このチャレンジの目標の一つは、こうした作業を自動化することです。マッコード氏は、xViewチャレンジのために開発されたアルゴリズムは、将来の災害発生時にNGAの役に立つ可能性があると述べています。例えば、ソフトウェアが新しい画像に損傷した建物などのアノテーションを最初に行うことができれば、アナリストの生産性が向上する可能性があります。

人道的関心事のタグ付けに優れたアルゴリズムは、NGAの中核任務である米国の戦闘員や情報分析官の支援など、他の業務を支援するために再訓練される可能性もあります。コンテストのルールでは、NGAは受賞ソフトウェアの使用と開発の両方のライセンスを付与されます。DIUxによると、受賞者には他の防衛ミッションで後続作業を行う機会が提供される場合があります。また、コンテストのために生み出されたアイデアの共有を促進するため、最優秀オープンソース作品には5,000ドルの特別賞が授与されます。コンテスト用の衛星画像は、誰でも使用できるパブリックの非営利ライセンスの下で公開されます。

このコンテストで賞金を獲得したい人は、まず自分の国籍を確認する必要がある。コンテスト規則では、キューバやイランなど、いくつかの国からの参加者は失格となる。書類に問題がなければ、次のステップは、世界各地から30センチメートル（1フィート）の解像度で1,400 km ^{2 を}カバーする衛星画像のキャッシュをダウンロードすることだ。画像は可視光と赤外光の両方をカバーしており、60種類の異なる物体の100万例が手作業で注釈付けされている。参加者はラベル付けされた画像を使用してアルゴリズムをトレーニングし、作成したソフトウェアは非公開の画像コレクションに対してテストされる。コンテストは精度で審査されるが、DIUxはソフトウェアが実用的であることも望んでいるとマッコード氏は言う。

このコンテストに出場するソフトウェアは、タンカートレーラーを牽引するトラックやセメントミキサーといった物体を識別・区別する必要があります。これらの物体は人道支援プロジェクトに関連し、既存の画像処理アルゴリズムの限界に挑戦するものが選ばれました。

スタンフォード大学のステファノ・エルモン教授は、このチャレンジとデータセットは、機械学習研究と世界中の人道支援プロジェクトの両方に重要な貢献を果たす可能性があると述べています。彼の研究グループは、道路や水路などの手がかりを用いてアフリカ諸国の貧困地域をマッピングする機械学習ソフトウェアを開発しました。

最も成熟した画像認識技術は、膨大な量のデータとGoogleなどのインターネット企業からの強い商業的関心のおかげで、オンライン上の消費者写真や製品写真に集中しています。衛星画像の解釈に関する研究ははるかに少なく、そのために必要なデータも乏しいとエルモン氏は言います。「非常に重要なラベル付きデータが不足しているのです」と彼は言います。

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