[速報] Amazon SageMakerでGeospatial ML（地理空間ML機能）がサポートされました！（プレビュー） #reinvent

はじめに

こんちには。

データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村です。

いまre:Invent2022に参加し、現地でAnalytics / MLのキーノートセッションを見ています。

ここで、「Amazon SageMaker now supports Geospatial ML」」の発表がありましたので紹介したいと思います。

Geospatial MLとは

Geospatial MLは、Amazon SageMakerのfeature updateとなっており、地理空間データを使ったMLモデルの構築、トレーニング、デプロイまでを容易に実施することができるものとなっています。

これにより実現可能なものについて、ブログでは具体的には以下のような事例が挙げられています。

• 保険会社では、衛星画像を利用して自然災害による地域経済への被害影響を分析
• 農業会社では、作物の健康状態を追跡して収穫量を予測し、農産物の地域需要を予測
• 小売業では、位置情報と地図データを競合情報と組み合わせて、世界中の新しい店舗ロケーションを最適化

公式ブログでは以下で紹介されています。

公式ドキュメントとしては以下に公開されていました。

使用するには、Amazon SageMaker Studio UIの一部のSageMaker geospatial UIまたは、SageMaker notebooksからSageMaker geospatial imageのライブラリを呼び出して使用することができます。

キーノートでは、デモも実演して紹介されていましたので、画像を交えてご紹介します。

デモ紹介

デモでは洪水の災害予測が事例に挙げられて紹介されていました。

Geospatial MLは具体的には、以下のようなものを使用することができます。

• 大規模な地理空間データセットへのアクセス
• 事前にトレーニングされたディープニューラルネットワーク（DNN）モデルを提供
  • これによりLand cover segmentationなどが可能

事例では、Planet Labsなどの衛星画像を使用して洪水情報を予測し、

さらに交通網のルート情報を組み合わせて、災害時に水没する道、水没していない道を特定していました。

また、ランドマークなども併せて表示することで、ファーストレスポンダーに適切な情報提供をすることが可能です。

このように、洪水経路の予測することが可能です。

使用可能なリージョン

Amazon SageMaker Geospace ML機能は、プレビューリリースとなっており、米国西部 (オレゴン) リージョンで利用可能です。

まとめ

いかがでしたでしょうか。地理空間に特化したfeature updateとなっており、 今まで扱いが難しかった大規模な地理データを使用したモデル構築がよりやりやすくなった印象がありますね。 Land cover segmentationなど一部の画像処理については、事前学習モデルもあるため、それらを使うことも可能です。

今日の午後にあるリーダーシップセッションでも触れられるそうなので、さらに詳しい情報についても今後投稿したいと思います！