地理空間機械学習向けの Amazon SageMaker のお客様
Arup
持続可能な開発に専念する Arup は、140 か国で活動する 16,000 人のデザイナー、アドバイザー、エキスパートで構成されています。あらゆることにおいて人間性と卓越性を追求することを目指して設立された同社は、クライアントやパートナーと協力し、想像力、テクノロジー、厳格さを駆使してより良い世界を形作っています。
「機械学習などのデジタル技術を利用して、熱が都市部に与える影響と、地域の気温に影響を与える要因を調査し、都市デザインを改善し、持続可能な成果をサポートしています。都市のヒートアイランド現象とそれに伴うリスクと不快感は、都市が今日直面している最大の課題の 1 つです。Amazon SageMaker の地理空間機械学習機能を用いることで、地球観測データを使用して都市の熱要因を特定および測定することができ、クライアントへのカウンセリング能力が大幅に向上しました。これにより、当社のエンジニアリングチームは、増加したボリューム、タイプ、および大規模なデータセットの分析へアクセスできるようにすることで、以前は不可能だった分析を実行できるようになりました」
Arup の地理空間および地球観測担当ディレクター兼リード、Damien McCloud 氏
xarvio
xarvio Digital Farming Solutions は、農家が作物生産を最適化するのに役立つ精密なデジタル農業製品を提供しています。xarvio 製品は世界中で利用でき、機械学習、画像認識技術、高度な作物と病気のモデルを衛星や気象観測装置からのデータと組み合わせて用いて、個々の畑のニーズを管理するための正確かつタイムリーな農学的推奨を行っています。 xarvio 製品は、地域の農業条件に合わせて調整されており、成長段階を監視し、病気や害虫を認識することができます。持続可能な農業に貢献しながら、効率を高め、時間を節約し、リスクを軽減し、計画と意思決定の信頼性を高めます。
「迅速なプロトタイプ開発と機械学習資産の継続的なメンテナンスは、私たちの最も重要な優先事項の 1 つです。Amazon SageMaker の地理空間機械学習機能は、プロトタイプを開発し、ライフサイクル全体でさまざまなモデルを管理するための強力なソリューションを提供してくれます。Amazon SageMaker を使用して、効率をほぼ 50% 向上させることができました。私たちのチームは、必要なモデルパイプラインをセットアップし、わずか 1～2 週間でテストを実行することができました。これは、以前のほぼ半分の時間です」
xarvio のリモートセンシングチームリード、Mojtaba Karami 氏
DataFarming
DataFarming は精密農業のリーダーです。
「農業関連企業 (種子、肥料、化学薬品など) にインタビューしたところ、ほぼすべての企業が限定的で主に主観的なデータに基づいて数百万ドル規模の決定を下していることに驚きました。このような企業は、「種まきに利用できる土地はどれくらいあるのか?」や「作物の収穫期はいつか?」などの最も重要な質問に答えられないことがよくありました。 ほぼ 20 年間、さまざまな種類の衛星画像を熱心に利用してきた当社は、地理空間データの力を活用して、農業関連企業がこれらの質問に対する答えを見つけ出し、農場でより賢明な意思決定を行えるよう支援したいと考えていました。しかし、複雑な機械学習アルゴリズムをオーストラリアの 1 億エーカー以上の農耕地で 10m ピクセルの解像度で (そしてリアルタイムで) 実行することは非常に困難です。Amazon SageMaker の地理空間機械学習機能を利用すると、数時間以内にコンセプトから実用的なモデルに移行できます」
DataFarming の共同創設者、Tim Neale 氏
SatSure
インドを拠点とする意思決定インテリジェンスソリューションのリーダーである SatSure は、地球観測データと深層学習モデルを利用して、全天候型作物モニタリングや農場リスクスコアリングから、土地被覆変化の検出や土地特徴の識別まで、さまざまなユースケースのインサイトを生み出しています。
「衛星画像からの大規模なデータセットを扱う場合、費用対効果の高いスケーラブルで最先端の深層学習モデルを構築することは非常に困難です。Amazon SageMaker の豊富なツールは、複雑な深層学習モデルのエンドツーエンドのパイプライン開発を簡素化するのに役立ちました。モデル開発のライフサイクル全体で 25% のコストが削減され、イノベーションソリューションの開発に集中できるようになりました。Amazon SageMaker の機能を利用して、低解像度の衛星画像を学習ベースの農業農場の境界に使用するデジタルアプリケーションを開発したいと考えていました。Amazon SageMaker の組み込みの地理空間アルゴリズム、Feature Store、および自動パラメータ調整により、このアプリケーションを機敏に開発し、すべての成功メトリクスを確実に達成することができました」。
SatSure の共同創設者兼最高データ責任者、Rashmit Singh Sukhmani 氏
EarthOptics
EarthOptics は、独自のセンサー技術とデータ分析を活用して土壌の健康状態と構造を正確に測定する土壌データ測定およびマッピング会社です。
「機械学習を使って、お客様が費用対効果の高い土壌マップで農業生産量を増加できるようにしたいと考えていました。Amazon SageMaker の地理空間機械学習機能により、複数のデータソースを使用してアルゴリズムのプロトタイプを迅速に作成し、研究から本番 API のデプロイまでの時間をわずか 1 か月に短縮できました。Amazon SageMaker のおかげで、米国中の農場や牧場に展開された土壌炭素隔離のための地理空間ソリューションを利用できるようになりました」
EarthOptics の CEO、Lars Dyrud 氏