Blackshark.aiはすでに地球のデジタルツインを作成しており、同社の次なる取り組みは、これまで（いわば）高尚なものとされてきた地理空間インテリジェンスの世界をさらに民主化します。航海をテーマにした同社のOrca Hunterツールは、軌道上からあらゆるものを発見・追跡できるAI搭載ツールです。非常にシンプルなため、子供から国会議員までもが使えるほどです。
同社はまた、この新事業の立ち上げに役立つ1500万ドルの新たな資金調達を発表した。
このスタートアップはゲーム業界から生まれ、軌道画像や航空画像の解釈と活用という課題に新たな視点をもたらしました。2020年に、彼らが地球のデジタルツインをどのように構築したかについて詳しく説明しましたが、簡単に言うと、彼らは時代や起源によって大きく異なる画像を解釈するための中心的なシステムを構築したのです。
「創業当初から、この膨大なデータをすべて処理できるほど柔軟な技術を設計する必要がありました」と、CEOのマイケル・プッツ氏は新機能と資金調達に関するインタビューで語った。そして現在、彼らは機械学習の博士号や数年のコーディング経験さえ必要とせずに、人々がこのデジタル地球からより多くの価値を引き出せる方法の開発に取り組んでいる。
ノーコード地理空間AIデータ活用は、言うまでもなくバズワードビンゴのようなものですが、実際に製品が動作しているのを見れば、それがいかに大きな波を起こす可能性があるか容易に理解できます。製品の複雑さは、ほとんど滑稽なほどシンプルなインターフェースの裏に隠されています。画像内のもっと探したい部分に落書きするだけで、システムがほぼ瞬時にその部分を見つけ出します。それだけです。
本当ですか！見て下さい。
まあ、それだけではありません。ネガティブスペースに別の色で落書きして「この部分ではない」と示すこともできますし、高度な機能を使うためのノブもいくつかあります。しかし、Orca Hunterrの本質は、誰でも特定の特徴を見て落書きできる人なら誰でも、基本的に機械学習エンジンを構築して、その特徴の他のすべてのインスタンス、つまりアップロードした画像内、あるいはもっと広い視野が欲しいなら地球上のすべてのインスタンスを検出できるようにすることです。
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例えば、屋根にソーラーパネルが設置されている建物をすべて特定したいとします。そこに落書きしましょう。山火事の被災地の輪郭を描きたいですか？落書きしましょう。海域の漁船の数を数えたいですか？落書きしましょう。そしてもちろん、敵対勢力の資産の位置を特定したいですか？安全な場所で落書きしましょう。
通常、この種の物体検出には、より多くの時間、労力、そして専門知識が必要です。大規模画像のラベル付けプロセスは、特に近代的でも効率的でもなく、大規模な場合はアウトソーシングされることが多く、数十億ドル規模の産業となっています。企業に100枚の画像を調べてすべての河川に丹念にラベルを付け、それらを使ってコンピュータービジョンモデルをトレーニングし、結果をすべて返却するよう依頼するには、数週間以上かかる可能性があり、かなりの費用もかかります。さらに、軍事情報のような機密性の高い業務の場合は、すべてを社内で行う必要があり、そのための能力を持つチームが必要ですが、ほとんどの企業はそうではありません。
この技術のデモ中、プッツ氏は、UI 以外にも、競合他社が提供する注釈およびオブジェクト認識サービスと自社のアプローチがどのように異なるかを説明した。
「私たちは完全に自動化しようとしているわけではありません。他のソリューションでは必要とされない、知的な人間をループに組み込んでいます。しかし、AIは100%正確ではありません。そのため、人間が改良を加えます。しかし、他の企業は従来の方法でラベリングを行っています」と彼は述べた。つまり、専門家（ひいては、専門家が誰に依頼するか）にラベリングを委託しているということです。「Orcaはコードを書かずにシンプルに、より正確で安全な作業を実現します。マウスを操作できるユーザーなら誰でも、あらゆるものを検出できます。」
ジェット機検出アルゴリズムの精度が80%しかない場合、従来は100枚の注釈付き画像を追加してメーカーに送り返し、返答を待たなければなりませんでした。Orca Hunterなら、文字通りブラシで一筆加えるだけで済むかもしれません。モデルはリアルタイムで更新され、改善されたかどうかを確認できます。これは、マイクロソフトのフライトシミュレーター向けに地球のモデルを制作した際に使用されたツール（当時は詳細は明かさなかった）の進化版です。
マイクロソフトのフライトシミュレーターの世界構築を支援したスタートアップ企業
「AIがどのように機能するのか、トレーニングとアノテーションが何を意味するのか、そして良い結果を得るために何をしなければならないのかを実際に学び始めます」とプッツ氏は語った。「AIを使ってトレーニングするのは本当に楽しいです。どれくらいの筆遣いが必要なのかを確かめるチャレンジのようなものです。」
このツールは、「この画像セットからXをすべて見つける」という一般的なタスクを大幅に簡素化・高速化します。これは、不動産業者や開発業者だけでなく、政府、科学者、軍事関係者にとっても等しく重要な課題です。この機能を提供すれば、誰でも必要な作業を自分で行えるようになると思うかもしれませんが、プッツ氏によると、実際には包括的なソリューションを求めるクライアントが増えているそうです。
「当初は薄い水平レイヤーのみを提供すると説明していましたが、最終的にはお客様から垂直レイヤーへの拡張を求められることが分かりました」と彼は述べた。例えば、風力発電所の開発者は、このツールを使って12基のタービンを設置するのに適した地形を持つ地域を見つけることができます。しかし、彼らはそれ以上のことを求めており、Blackshark.aiに画像と制約条件を提供するだけで、適切な場所を見つけるだけでなく、視線の可視化やその他の現実的な検討事項も求めるかもしれません。
「地球上のどこにでも 3D で風力発電所を設置でき、それを Unreal [Engine] に取り込めば、テラスや広場からは見えないことを市長に示すことができます」と Putz 氏は言う。
新しいインターフェースのシンプルさにもかかわらず、世界中の政府機関は、この種の業務に必要な知識をまだ十分に備えていません。過去10年間のAIとデータへの投資は、多くのツールやプラットフォームが期待通りの成果を上げなかったり、費用が高すぎたり、機能が制限されていたりと、成果はまちまちです。
「私にとって、政府がクライアントとしていかに重要であるかということが分かりました。それは単に政府機関ではなく、森林局や沿岸局も関係します。つまり、地球を守っているのは政府なのです」と彼は語った。
同社は、投資家であるマクサーの衛星データアーカイブにアクセスできる唯一の企業であり、そのデータは様々な時代と衛星の種類を網羅しているため、モデルの学習だけでなく、他のデータセットの拡張や文脈化にも非常に役立つ。プッツ氏は、同社のシステムの堅牢性と、ダウンすることなく多種多様なデータタイプを処理できる能力を、同社の強みとして挙げた。
その汎用性により、軌道画像以外にも汎用化できる可能性があります。Orca Hunterが実現するモデル作成のためのモデルは、惑星の写真以外にも活用できる可能性があります。工業用や医療用の顕微鏡画像に含まれる物体や特徴を学習し、報告できるようになるかもしれません。
「放射線科や腫瘍のマーキングなど、様々な分野で活用できると思います。親切な投資家に連絡を取り、OEMメーカーを紹介してもらい、現地でテストすることにしました。そして、ハードディスクメーカーから非常に興味深い依頼を受けました」と彼は述べた。（クジラの観察について尋ねると、適切な画像があれば可能だと答え、「宇宙から見えることで有名な南極のペンギンのコロニーについて、すでに問い合わせがありました」と付け加えた。）
新しい機能は、以下の1,500万ドルの新規資金によって部分的に実現しました（プレスリリースより引用）。「既存の投資家であるPoint72 Ventures、M12 Microsoft's Venture Fund、Maxarに加え、In-Q-Tel（IQT）、Safran、ISAI Cap Venture、ISAIが管理するCapgeminiのVCファンド、Einstein Industries Ventures、Interwoven Ventures（旧ROBO Global Ventures）、OurCrowd、Gaingels、OpAmp Capitalが加わりました。」これにより、調達総額は3,500万ドルとなります。
大手テクノロジー企業、大手宇宙企業、そしてIn-Q-Telのような大手企業がすべて同じ投資対象になっていることは、常に注目に値します。明らかに、ここにはニーズと機会が重なり合っているのです。
有料会員であれば、12月4日からこのツールを実際に試用できます。同社は価格設定の詳細については明らかにしていません。
