NVIDIAお使いのブラウザーは対応していません。お使いのウェブブラウザーはこのウェブサイトでは対応していません。いくつかの機能が正常に動作しない可能性がございます。アップグレートいただくか下記のブラウザーのどれかをインストールください。2016編集部注:本稿は、2016年のNVIDIAグローバル・インパクト・アワードの最終候補5組のプロフィールを紹介する記事の1つです。このアワードでは、社会的な問題、人道的な問題、環境問題に対処するための革新的な研究をNVIDIAの技術を利用して行った研究者に、賞金$150,000を授与します。2030年までに世界から貧困を根絶すること――これは、国連が昨年後半に発表した「持続可能な開発のためのアジェンダ」の第一目標の1つです。データ不足が、この目標に向けた進捗状況の測定を妨げています。極度の貧困のなかで暮らす人々の大半をかかえるサハラ以南アフリカや南アジアの地域では、正確な貧困データが十分に取れていません。そこで、スタンフォード大学の小人数のチームが、衛星画像で少しずつこの状況を変えようと取り組んでいます。Burke)氏、そしてスタンフォード大学工学部の学生2名とチームを結成しました。スタンフォード大学コンピュータ・サイエンスの助教授であるエルモン氏は、次のように述べています。画像特徴から、サハラ以南アフリカの貧困レベルを正確に予測するため、ニューラル・ネットワークのトレーニングを行いました。この取り組みにより、スタンフォード大学のチームは、2016年のNVIDIAグローバル・インパクト・アワードの最終候補5組の1つに選ばれました。NVIDIAは、社会的な問題、人道的な問題、環境問題に対処するための革新的な研究をNVIDIAの技術を利用して行った研究者に、賞金$150,000を授与しています。エルモン氏は次のように説明します。「サハラ以南アフリカ諸国のなかには、私たちの手元にある最新データが20年前のものという国もあります。私たちは、いまだに90年代前半の予測から推定を行っているわけです。従来のディープラーニング・ソリューションには、ニューラル・ネットワークを構築するためのトレーニング用データセットが必要です。トレーニング用の衛星画像データがほとんどないことから、同チームでは転移学習を利用しています。転移学習では、1つのタスクに関するスキルをマシンに学習させることで得られた知識を、別の用途に利用できます。EarthとGoogle画像検索から、同じ地域の日中と夜間の状況を撮影した衛星画像をペアで取り込みます。従来の貧困画像モデルでは、写真に写る夜間の光の明るさを、経済発展の指標として利用します。新しいモデルでは、日中と夜間の両方の画像を使うことで、ラベルなしデータセット(道路、農地、水域など)から、貧困と相関性のある有用な日中の特徴を識別できるようになりました。「私たちは、これまでより少ないパラメータでより大きな画像を処理できる、完全な畳み込みアーキテクチャにたどり着きました。GPUによって、そのトレーニングをより高速に実行できます」と、エルモン氏。)で最大限活性化する画像を5枚ずつ示しています。右:左側の対応画像に対するフィルタの活性化。GPUを使用して、画像分析を加速させました。GPUで加速化したライブラリでは、最終モデルのトレーニングがわずか3日で完了しました。「本当に助かりました。GPUがなければ、実現しなかったでしょう」とエルモン氏は振り返ります。最近、エルモン氏とチームは、ウガンダの貧困マップを作成した際の研究方法に関する論文を発表しました。画像のダウンロードから、ネットワークのトレーニング、そのデータに基づく予測の作成まで、チームの全工程がGitHubで近日中に公開される予定です。同チームは現在、その活動をナイジェリア、マラウィ、ルワンダの衛星画像に広げています。トレーニングはウガンダのデータに対して行われたものですが、同チームのシステムは、他の国の貧困レベルも正確に予測できます。エルモン氏の目標は、このモデルをアジアや南米の貧困マップの作成に拡大するとともに、貧困の経時的な変化を分析することです。「私たちは、非常に低コストのデータに基づき、とても高い解像度でこれらの貧困マップを自動生成できるプラットフォームを手に入れました。必要なのは、画像だけです」と、エルモン氏は言います。このスケーラブルなモデルは、より大きな時間スケールで貧困マップを作成できる新たな可能性をもたらします。「私たちは、場所や時間とともに状況が変化する過程について、これまでは不可能だったような理解を得られるようになってきています」2016年のグローバル・インパクト・アワードの受賞者は、4月4~7日にシリコンバレーで開催されるGPUテクノロジ・カンファレンスで発表されます。昨年のNVIDIAグローバル・インパクト・アワード受賞者の研究についてもご覧ください。