DAMO아카데미가 제작한 업계 최초 대규모 원격탐사 AI모델이 등장! 단일 모델로 농지, 농작물, 건물 등 표면의 모든 것을 식별할 수 있어 재해 예방, 천연자원 관리, 농업 수확량 추정 등 원격 감지 애플리케이션의 분석 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이제 이 모델을 AIearth 지구과학 클라우드 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
예를 들어 "이미지에서 농지 추출"을 입력하면 선택한 대상이 자동으로 인식됩니다.
DAMO아카데미가 제안하는 원격탐사 AI 해석 범용 분할 모델(AIE-SEG)은 원격탐사 분야에서 최초로 통합 영상 분할 작업을 구현한 모델이다.
하나의 모델은 "모든 것의 제로 샘플"을 신속하게 추출할 수 있으며 농지, 물, 건물과 같은 거의 100가지 유형의 원격 감지 육상 물체를 식별할 수 있습니다. 다중 작업 처리에서도 고정밀 인식을 유지할 수 있으며 사용자의 대화형 피드백을 기반으로 인식 결과를 자동으로 조정할 수도 있습니다.
일부 특정 시나리오에서는 기존 원격 감지 모델과 비교하여 인스턴스 추출 정확도가 25% 증가하고 변경 감지 정확도가 30% 증가할 수 있습니다.
위의 기본 기능을 기반으로 원격 감지 AI 대형 모델은 "즉시 사용 가능한" API 호출 서비스를 제공합니다. 사용자는 물 추출, 농경지 변화 모니터링, 태양광 식별 등과 같은 다양한 요구에 따라 다양한 원격 감지 AI 해석 기능을 맞춤 설정할 수 있습니다.
산둥성 토지 측량 및 매핑 연구소는 2022년부터 천연자원 조사 분야에서 DAMO 연구소와 협력해 토지 보호 경작을 진행해 왔으며, 대규모 원격 감지 AI 모델을 사용해 산둥성에서 겨울밀 성장 모니터링 연구를 수행했습니다. 인식 정확도는 90% 이상에 달해 겨울밀 원격 감지 해석의 효율성을 효과적으로 향상시켜 농업 관리자가 곡물 수확량을 더 잘 예측하고 농업 생산 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
국립자연재해예방통제원(National Institute of Natural Disaster Prevention and Control)은 대규모 원격 감지 AI 모델을 사용하여 산사태와 붕괴된 건물을 식별합니다. 과거 자연재해 지역의 원격탐사 이미지 테스트에서 이러한 재난 정보를 추출하는 데 10분 이상이 소요되며, 이는 수동 식별 방법보다 수십 배 더 효율적이며 과학적 재난 구호를 위한 효율적이고 정확한 원격탐사 분석 지원을 제공합니다.
DAMO 아카데미 시각 기술 연구소의 AIearth 알고리즘 책임자인 Luo Hao는 다중 모드 원격 감지가 인류가 지구를 더 잘 이해할 수 있도록 발전시킬 수 있는 유일한 방법이라고 말했습니다. DAMO아카데미는 앞으로도 원격탐사 AI 대형모델 연구를 활성화하고, AI를 활용해 지구과학의 탐구와 응용을 지원할 예정이다.
AIearth는 DAMO아카데미가 2022년 출시한 원스톱 지구과학 클라우드 플랫폼입니다. 딥러닝, 컴퓨터 비전, 공간분석 등의 기술 축적을 기반으로 다소스 관측데이터에 대한 클라우드 컴퓨팅 분석 서비스를 제공합니다. 현재 중국 내 50개 이상의 대학과 협력하고 있으며, 관련 기술은 수자원부, 국립기상센터, 생태환경부 등 기관에 적용됐다.