Tellus Satellite Boot Camp 2日目

2日目。

このセミナーに申し込んだのは、昨年の経産省主催のコンペ結果が披露されると踏んだからでした。

期待通りではなかったですが、素人向けのレベルで同内容を御披露頂きました。具体的には、SAR 画像から土砂崩壊位置を Deep Learning で抽出する疑似コンペ。参加してよかったです。
この疑似コンペ、プロが頑張っていました。土木のプロでなく、機械学習のプロ。限られた時間に、事前に教えていただいたこと以上のテクニックを活用され、優れた結果を残されていました。さすがです。勉強になりました。

精度向上を求めると、このようにテクニックを駆使することになるのでしょう。が、機械が立てた仮説はより分かりにくくなるでしょう。
ふと思ったのですが、これ、機械学習のプロが提示した結果なら、土木のプロのオジサマたちも案外受け入れるのではないでしょうか？
災害が発生し、この学習モデルから新たな予測を行った。その結果を受け取ったオジサマたちは飛行計画を立て現地を確認しに行く。機械学習をスクリーニングに使い、土木のプロが判断するという使い方。現在の医療分野と同じ扱い。
もし、土木のプロが予測結果を提示したなら、スクリーニングとは扱わず「ブラックボックス」「本当に当たっているのか？」と非難するかもしれません。

いずれにせよ、衛星データと機械学習のコラボで、短時間に発生個所を予測できる未来を経産省さんは望まれているようです。この未来はすぐに来るでしょう。楽しみですね。