AWS認定トレーニング講師の平野@おんせん県おおいたです。
今日は「Slowing down deforestation by using AI, ML, and open source data」というタイトルのセッションについてレポートします。
公式セッション紹介（日本語訳）
世界中の組織が、潜在的な炭素クレジットプロジェクト、森林減少の傾向、将来の山火事リスク地域を特定するために、土地利用や被覆の変化を評価、監視、予測するソリューションを開発している。オープンソースの地理空間AI/ML分析は、IoTに接続されたセンサーとともに、クラウド上に構築されたほぼリアルタイムのデータプラットフォームを提供し、意思決定を支援することができます。本セッションでは、AWSがTerritorial Intelligence Centre (CIT)のようなお客様を支援し、政府のデータベース、革新的な地図サービス、高空間分解能衛星画像からの土地利用データを統合することで、森林破壊リスクを伴うサプライチェーンのトレーサビリティに対処する最先端のツールを設計している方法をご紹介します。
オンデマンド動画
概要/オススメポイント
脱炭素社会において、二酸化炭素を吸収する森林が破壊されていることは重要な課題です。
この課題を解決するためには、公共システムにおいてこの問題を見える化することが必要です。
このセッションでは、ブラジルで開発運用されているSeloVerdeというシステムを紹介します。
このシステムを利用することで、衛星画像を元にAWSのAI/ML技術を元に森林破壊の状況を見える化し、次のアクションにつなげることができます。
環境課題の見える化に取り組んでいる公共部門の方にオススメのセッションです。
まとめ
セッションの概要を紹介しました。ご興味があれば上記のリンクよりセッション動画をご覧ください。
また、英語が苦手な方は、YouTubeの概要欄の「文字起こし表示」を活用してみて下さい。例えば文字起こしのテキストを翻訳ツールに簡単にコピペできます。
皆様のスキルアップのお手伝いになれば幸いです。
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