州兵の火災マッピングドローンがAIアップグレード

カリフォルニア州では今年、 300万エーカー以上が焼失し、1万8000人の消防士が、黄金の州とも呼ばれるこの煤煙に覆われた州で今も27件の大規模山火事と闘っている。そして毎日、煙の遥か上空では、レブロン・ジェームズの翼幅の約10倍にも及ぶ軍用ドローンが、炎の赤外線映像をロサンゼルス東部のマーチ空軍予備基地に送信し、被害状況の把握と消防士の支援に役立てている。

これらのMQ-9「リーパー」ドローンは通常、国内を飛行することはありません。空軍が海外偵察に必要とする場合に備えて待機しているからです。しかし、気候変動の影響で、カリフォルニア州を縦横に飛び回って映像を撮影することが、第163攻撃航空団にとって新たな秋の風物詩となっています。国防長官の特別許可を得て、2017年以降、同航空団のドローンは毎年山火事の地図作成に役立っています。

通常、州兵のアナリストは山火事の監視ビデオを検証して地図を作成しますが、この作業には最大6時間かかります。今年、国防総省はビデオをスキャンし、数分で火災の地図を自動生成する人工知能アルゴリズムを試験的に導入しています。このアルゴリズムはcartogr-AI-phyと呼ばれています。結果は良好で、カリフォルニア州森林火災保護局（CalFire）は、ヨセミテ国立公園近くのクリーク火災への対応にこの地図を使用しました。このソフトウェアは、来年の避けられない山火事危機において広く導入される可能性があります。このプロジェクトは、ハリケーン救援や敵の動きのマッピングなど、他の任務にも活用できるAIの能力を国防総省が構築する上でも役立つ可能性があります。

山火事との闘いは、複雑に入り組んだ地形を高速で移動する炎の地図作成という難題を抱える、多面的な物流地獄です。カリフォルニア州消防局（CalFire）は、消防士や監視員からの電話や無線による地上および空中の観測情報に基づき、従来は夜間に地図を更新してきました。しかし今シーズンの山火事は、1日で最大15マイル（約24キロメートル）もの距離を移動しており、地図の遅延や更新期限切れは、隊員や車両を危険にさらしています。なぜなら、彼らが間違った場所に、間違ったタイミングで到着し、悲惨な結果を招く可能性があるからです。

近年、ドローンの活用により、このマッピング作業は加速している。MQ-9（今年初めにイランのカシム・ソレイマニ将軍を殺害したのと同じ機種）の映像が、州兵の分析官に送信される。彼らはGoogle Earthの線描画ツールを使って、現在も燃えている火災の境界を描き、対応が必要な小さな「スポット火災」にフラグを立てる。

このプロセスでは3～6時間で新しい地図を作成できます。これはかなり速い時間ですが、それでも数マイル先の火災を迅速に進めるには十分な時間です。2018年、国防総省の新しい統合人工知能センター（JAIC）は、AIを活用して火災の地図をより迅速に作成する取り組みを開始しました。（このユニットは、テクノロジー企業の支援を受けて、軍事におけるAIの活用を拡大するために設立されました。）

この部隊の山火事自動マッピングシステムは機械学習を基盤としている。アルゴリズムは、人間がラベル付けした過去の火災の動画フレームを解析し、炎と火災境界にジオタグをどのように付与すべきかを示す。スタートアップ企業のCrowdAIは、これらのアノテーション付きサンプルを用いて機械学習アルゴリズムを訓練し、位置情報がタグ付けされた最新の赤外線ドローン画像を取り込み、燃焼エリアを網掛けで表示するデジタルマッピングファイルを生成する。点在する火災もマークされる。ドローンは高度2万フィート（約6,000メートル）以上を飛行するが、搭載する高性能カメラにより、地図上では90フィート（約27メートル）の解像度で火災を可視化できる。

このプロセスでは30分以内に最新の地図を作成できますが、最終的な出力はアナリストによるチェックが行われます。「地図は非常に有望で、精度もかなり高いようです」と、カリフォルニア州空軍州兵第163攻撃航空団のマイケル・ベアード中佐は述べています。カリフォルニア州消防局（CalFire）からの地図に対するフィードバックは好意的だったとのことです。

ベアード氏は、AIマップメーカーの信頼性が十分で、消防士が現場でモバイルデバイス上の地図にアクセスできるシステムを含むCalFireのワークフローに統合できれば、来年にも導入できるだろうと述べている。

CalFire からは誰もこのプロジェクトについて話し合うことができなかった。週末、過剰に負担がかかっているこの機関は、カリフォルニアのワイン産地の中心部で発生した新たな大規模な火災の消火活動を開始した。

山火事ミッションは、高価な国防総省のハードウェアを利用するのに必要な人員をAIが削減できる可能性を示しているが、同時に国防総省の官僚主義がいかにそのようなプロジェクトの足を引っ張るかを示している。スタートアップのAIウィザードは、クラウドサーバーにコマンドラインを向け、ラクロワを叩くよりも短い時間で新鮮なトレーニングデータをダウンロードするかもしれない。JAICのスタッフは当初、ワシントンD.C.の本拠地とカリフォルニアの間で、ハードドライブを船で送るか手で運ぶかしてデータを運ばなければならなかった。同部隊はAIによる地図作成プロセスを10分未満に短縮したいと考えているが、これは帯域幅による制約と、ドローンデータをクラウド上で圧縮するために必要な権限を緩和できるかどうかにかかっている。国防総省はクラウドインフラストラクチャの改善に取り組んでおり、昨年マイクロソフトに授与された100億ドルのJEDI契約の目的の1つは、AIプロジェクトを容易にすることだ。

国防総省がテクノロジー業界の協力を得てAIをアップグレードしようと躍起になっていることで、意図しない、あるいは倫理に反する結果を招くのではないかという懸念が生じている。今回の山火事ミッションは、Mavenという、Googleなどのテクノロジー企業を動員し、ドローン映像から車両や建物などの物体を検知するアルゴリズムを訓練した、小規模ながら物議を醸しているAIプロジェクトと類似点がある。

数千人のGoogle従業員が、このプロジェクトへの同社の関与に抗議し、兵器開発に寄与する可能性があると主張した。GoogleはAI関連業務に関する一連の原則を発表し、そのような契約は排除する一方で、他の防衛関連業務は許可するとした。一部の批評家は、人道支援のためのAIプロジェクトは、企業や政府の真の優先事項から目を逸らさせる、一種の倫理洗浄として機能する可能性があると警告している。JAICの山火事マッピングの経験は、破壊の封じ込めではなく、対処を目的とする、より秘密主義的なミッションに役立つ可能性がある。

国防総省は、Mavenの技術がISISとの戦闘に役立ったと述べており、テクノロジー業界のAIをより大規模に活用するためにJAICを設立した。国防総省は今年初め、独自のAI倫理原則を採択した。

国防総省のAIプロジェクト担当者にとって難しい判断の一つは、新しいシステムの出力結果に基づいて、資源や人命を危険にさらすほど信頼できると判断されるかどうかだ。戦車や航空機の場合のように、基準は存在しない。JAICの試験評価責任者であるジェーン・ピネリス氏は、AIが生成した火災マップは優れているものの、消防士が命を懸けて使用できるレベルには達していないと述べている。「純粋なアルゴリズムレベルでは、非常に優れた結果が得られています」と彼女は言う。そして、実世界でのテストをさらに進めれば、最終的にはカリフォルニア州の複雑で火災が発生しやすい地形の改善に少しでも役立つ可能性がある。

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