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宇宙戦略基金、第1弾の公募が出揃う。衛星データ利用実証や衛星部品開発など、宇宙ビジネス新規参入者求む2つのテーマ 2024年8月23日、2024年4月に発表された約3000億円分の第一弾の技術開発テーマすべてにおいて公募が出揃いました。そのなかでも、宇宙ビジネス新規参入者を求む2つのテーマを宙畑編集部独断でピックアップして事例と合わせてまとめています。 2024年8月23日、宇宙戦略基金のHPにて、新たに5つの公募テーマの公募が開始されました。この掲示をもって、2024年4月に発表された約3000億円分の第1弾の技術開発テーマ、すべての公募が出揃いました。 どのような技術開発テーマがあるかについては「宇宙産業に関する政府支援プログラムと予算の割り当てまとめ～宇宙戦略基金、SBIR、スターダスト、Kプログラム～」をご覧ください。 宇宙戦略基金の発表があってから今に至るまで、宇宙戦略基金への期

「これ当たるんよ」「次はいつ？」山口県のキーマンに訊く、衛星データで品質向上を実現した小麦農家の生の声と展望 2年前に宙畑が取材をした山口県の小麦の生育に衛星データを利用するという事例は今どこまで進んでいるのか。その後と農家さんのリアルな声を知ることができました。 日本の農業従事者のうち65歳以上は全体の70%を占めており、高齢化に伴う引退により農業従事者が減少しています。そのため、少ない農業従事者で多くの農地を管理するために、技術を活用して省人化を進める必要があります。 そのようななかで、山口県は農業における省力化の取り組みとして衛星データの活用が積極的に推進されており、様々な先進事例があります。そのひとつが、本記事のテーマ「小麦の品質向上」です。 この実証では、基準値を超える小麦の割合が令和4年産では25%だったところ、実証後の令和5年産では56%に倍増。その結果、農家の方からは「当た

Kaggleなどの主要なデータサイエンスコンペティションに参加した方々にアンケートを実施し、2023年の印象深いコンペティションや論文、AIサービスをまとめました。 記事の趣旨とアンケートに回答いただいたみなさまの紹介 2023年は、ChatGPT-4やGeminiなどのサービスが登場するなど、AIの急速な発展が目覚ましい年でした。多くの企業や研究機関がAIを活用した新製品やサービスを生み出し、画期的なブレークスルーが数多く報告されました。 私たち宙畑は、衛星データの利活用・促進を目指す専門メディアとして、AIの分野における技術動向にも注目しています。人間による従来の解析手法には限界があり、膨大な衛星データを効率的に処理するためにはAIの導入が不可欠だからです。 そこで今年も、Kaggleなどの主要なデータサイエンスコンペティションに参加した方々にアンケートを実施し、2023年の印象深いコ

IBM と NASA の「Largest Geospatial AI」とは？ 複数衛星のデータ融合と衛星基盤モデルによる先端技術の利用とその Python実装 はじめに 近年のコンピュータービジョンの発展は凄まじく、またたく間に新しい手法やサービスが出てきています。衛星画像のデータも２次元画像形式のデータとして扱わせることが多く、その恩恵を受けています。 衛星データも豊富になってきた現在では、コンピュータービジョンの著しい進化に加えて、衛星独自の特性を活かした論文が出てきました。なかでも、「基盤モデル」と呼ばれる、個別の学習なしで、様々な問題に柔軟に対応できる機械学習モデルの紹介と、実装例をご紹介します。 基盤モデル 基盤モデル(Foundation Model)とは、大量データで一般的な特徴を学習したモデルのことです。人間で言う「常識」のような概念を獲得できます。特に近年、それを印象付け

そして本年も9名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2022年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹介します。 (1)回答いただいたKaggler9名のご紹介 まずは今回のアンケートに回答いただいたのは以下9名のKagglerの方です。 杏仁まぜそば YujiAriyasu カレーちゃん shinmura0 俺人〜Oregin〜 Hiroki Yamamoto SiNpcw ころんびあ regonn_haizine ※Twitterアカウント、アルファベット順 業務でのデータ解析分野 普段業務で利用しているデータ解析分野は、以下の通りです。今年は画像解析業務の方が多くいました。 過去に参加したことがあるコンペ・コンペに参加する理由 過去に参加したことがあるコンペは以下の通りです。やはりKaggleが最も多く、次いでProbSpace、Nishikaとい

image_ids = df['image_id'].unique() train_image_ids, validation_image_ids = train_test_split(image_ids, test_size=0.2, random_state=0) COCOフォーマットのデータ構造に合うようにディレクトリを作成しておきましょう（リスト3）。 リスト3　ディレクトリの作成 HOME_DIR = './' DATASET_PATH = 'dataset/images' !mkdir {HOME_DIR}dataset !mkdir {HOME_DIR}{DATASET_PATH} !mkdir {HOME_DIR}{DATASET_PATH}/train2017 !mkdir {HOME_DIR}{DATASET_PATH}/val2017 !mkdir {HOME_DIR

2021年7月にMOMOの打ち上げを2号機連続成功と安定したロケットの打ち上げを行い、現在、新しいロケット「ZERO」の開発を進めるインターステラテクノロジズ社。なぜ、同社のロケット打上げは安定したのか、その背景を教えていただきました。 インターステラテクノロジズ(以下、IST)は、日本の民間企業単独では初めて、高度100kmの宇宙空間に到達したロケットベンチャーです。この快挙を成し遂げたのは、観測ロケット「宇宙品質にシフト MOMO3号機」。メディアでも大々的に取り上げられ、ニュースで見たという人も多いでしょう。 しかし、成功の裏で、MOMOの大きな課題となっていたのは、信頼性の低さでした。最初の5機において、打ち上げに成功したのは1回だけ。ロケットはもともと、最初のうちは信頼性が低くなるものではありますが、同社は大企業と比較すると、体力に乏しい民間のベンチャー。このままでは、信頼性が高

簡単な塗り絵のような画像を作るだけで、お好みの衛星画像を生成するアルゴリズム制作にチャレンジしてみました。ハート形や六角形の池を作ることにも成功しています。 お絵描きをするように衛星画像を生成する方法があるとしたら、使ってみたいと思いませんか？ 今回、宙畑では、任意の色を選び、簡単な塗り絵のような画像を作るだけで、お好みの衛星画像を生成するアルゴリズム制作にチャレンジしてみました。 ※本記事で利用したコード及びデータは以下にアップロードしています。 ※ご自身でコードを動かしてみたい方は以下からダウンロードの上で実行してみてください。 https://github.com/sorabatake/article_27179_pix2pix やりたいことのイメージ Credit : 国土地理院ウェブサイト (1)本記事で実施すること、解析手法、利用するデータ 利用する手法とデータ 今回は宙畑でも

7名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2021年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹介します。 2022年8月31日以降、Tellus OSでのデータの閲覧方法など使い方が一部変更になっております。新しいTellus OSの基本操作は以下のリンクをご参照ください。 https://www.tellusxdp.com/ja/howtouse/tellus_os/start_tellus_os.html 2021年も数多くのデータ解析コンペが開催され、興味深い論文が多く発表されました。 毎年Kaggle等のデータサイエンスコンペティションに取り組んでおられる人達にアンケートを実施し、その年の記事をまとめてきました。 そして本年も7名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2021年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹

色々な分野で応用され始めているTransformerの簡単な解説と実際に衛星画像を利用した雲判定機械学習モデルを作成していきます。 宙畑の2020年Kagglerのアンケート記事でも触れましたが、最近は自然言語処理で使われていたTransformerという技術が、自然言語処理以外の分野でも利用されるようになり、精度の高い結果を出すようになりました。 Kaggleランカーの9人に聞いた、2020年面白かったコンペ9選と論文9選 今回の記事では、Transformer や画像を扱うための Vision Transformer(ViT) についての簡単な解説をおこない、実際に ViT を利用して衛星画像の分類タスクを行います。コードはGoogle Colaboratory(GPU) 上で動かすことを想定していますので、すぐに実行できるようになっています。 Transformer Transfor

本記事では、前回の記事でご紹介した軌道の表現方法を実際に手を動かしながら学んでいきます。 事前準備 特に本記事ではTry JupyterのJupyterノートブックを用いて、実際に計算しながら解説を行います。まずはTry JupyterのURL(https://jupyter.org/try)にアクセスし、「Try JupyterLab」を選択し、[File]メニューから[New Notebook] – [Python3]をクリックして、Pythonのノートブック環境を開いてみましょう。ノートブックのセルに print("Hello World!") と入力し、[Run]をクリック（あるいは，セルを選択した状態でShift+Enter）してみましょう。以下のような「Hello World!」という文字が表示されていれば、Try Jupyterの導入は成功です。 軌道の表現方法 目的地として

30年以上宇宙ビジネスに投資を続けるルクセンブルクには、海外の様々な宇宙ビジネス企業が集まっています。企業にとってどのような魅力があるのか、月面資源開発のispaceと宇宙データ分析と宇宙サービスのSpire Globalにインタビュー。【PR】提供：ルクセンブルク貿易投資事務所 ルクセンブルクが月面や小惑星にある資源の開発事業に乗り出してから6年。欧州最大規模の宇宙ビジネスカンファレンス「NewSpace Europe」の開催国であるルクセンブルクには、ヨーロッパ拠点を構える宇宙ベンチャー企業が増えてきています。その企業の業種は宇宙資源に関するものに限らず、様々。 「一部の国では、事業者に対して『こういうミッションをやってください』と依頼していると聞きますが、ルクセンブルクは違います。事業者に耳を傾けて、彼らを一番良い形でサポートするために何ができるのかを考えているのです」（リンクさん）

「宇宙旅行ビジネスの今」に焦点を当て、実際に宇宙旅行ビジネスを展開する有力企業、そして今後についてまとめています。 ロケットに乗って家族で宇宙旅行へ。まるでSF映画のような夢物語が現実になるかもしれません。 特別な訓練を受けた宇宙飛行士だけに許されていた宇宙の体験を一般の人にも提供しようという機運が高まっています。今回は、「宇宙旅行ビジネスの今」に焦点を当て、実際に宇宙旅行ビジネスを展開している有力企業を紹介。また、今後について考えてみます。 ※2024年1月にヴァージン・ギャラクティック社の近況と有人宇宙飛行スケジュールを更新しました ※2023年6月16日にヴァージン・ギャラクティック社の近況を追記しました ※2021年7月20日にブルーオリジン社のフライト成功を追記しました ※2021年7月12日にヴァージン・ギャラクティック社のフライト成功を追記しました ※2021年7月9日にヴァ

専門家に妖怪が住んでそうな場所の特徴を聞いて衛星データから探してみよう！という無茶な企画の後編。衛星データから導き出した結果について、再度専門家に評価していただきました。 日本に莫大な経済効果をもたらしている妖怪さまのために、今の日本でも暮らせる土地を衛星データから探してみよう、と始まった企画の後編（前編の記事はこちら）。 前回は「地域社会と妖怪文化との関係」について研究している群馬大学准教授・市川寛也さんに、妖怪の筆頭といえる「鬼」と「かっぱ」の生活条件を伺いました。 Tellusで見つけた“現代でも鬼が住んでいそうな場所 その「鬼の住まいの条件」を参考に、衛星データプラットフォーム「Tellus」（テルース）から今の日本でも鬼が暮らせる場所を解析してみたところ――なんとそれらしき場所が47カ所も見つかりました。 1都道府県につきだいたい1カ所と、なんとも生々しい数ではありませんか！ 解

2020年度にAIを活用した漁獲報告発行ツール「トリトンの矛」による実証を行ったオーシャンソリューションテクノロジー株式会社。水産物の魚種や漁獲量などを記載した漁獲報告というと、水産業の中でも事後処理的で事務的な作業に思えます。報告の自動化ツールがどのように、持続可能な水産業への支援や漁師さんの収益につながってくるのか、代表取締役の水上陽介さんにうかがいました。 2020年度「課題解決に向けた先進的な衛星リモートセンシングデータ利用モデル実証プロジェクト」に選定され、AIを活用した漁獲報告発行ツール「トリトンの矛」による実証を行ったオーシャンソリューションテクノロジー株式会社。水産物の魚種や漁獲量などを記載した漁獲報告というと、水産業の中でも事後処理的で事務的な作業に思えます。報告の自動化ツールがどのように、持続可能な水産業への支援や漁師さんの収益につながってくるのか、またAIと衛星データ

さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。 Pythonで地理空間情報を行う場合、GeoPandasの使い方を覚えておくととても便利です。 例えば、都道府県別の気象データを持っていたとします。そのテーブルデータ(csv)には地理情報と言えば、都道府県の名称くらいしかありません。このような場合、これを日本地図の上に重畳して可視化することはできません。 しかし、このデータに地図上に描画できる情報を与えることさえできれば、好きなデータを地図の上に重ねることができます。このようなことをしたい場合に、GeoPandasの使い方を知っておけば助けになります。 今回は、簡単な例を通じて、GeoPa

地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~ 地理空間情報を解析する上で有用なPythonライブラリGeoPandas。後編では、衛星データとシェープファイルを組み合わせて解析することで、テーブルデータを作成することにチャレンジします。筆ポリゴンを任意の大きさのベクターデータで切り取り、切り取ったデータを用いて、衛星データをその範囲で取得し、NDVIの推移を求めます。 前編ではシェープファイルのような地図に重ねることのできる幾何的な情報を含んだデータと、単なるテーブルデータ（ただし、そのシェープファイルと同様のデータを含む場合。例えば都道府県の名称）を重ねて、作成したデータを描画するということを学びました。 後編となる本記事では、シェープファイルと同様に幾何的なデータを含みつつ、ラスターデータとして扱われているもの（代

SpaceXが世界中にインターネットを届けるStarlink(スターリンク)とは!? 通信速度や市場規模まで徹底解説 民間企業によるロケット開発で宇宙産業を牽引しているイーロンマスク率いるSpaceX。ロケット以外のビジネスで注目を集めているのが、Starlink（スターリンク）プロジェクトです。Starlinkは1万を超える人工衛星を打ち上げ、それらを連携させることで世界中の人々にインターネット接続を提供します。 実は、世界中の約半数の人々は、未だインターネットに恒常的に接続することができない状況で、その数は30億人を超えます。そこで、未開拓で大規模なインターネットユーザーを確保しようと、世界中の会社が衛星ブロードバンド事業に投資し、注目を集めています。 その中でも最も大規模かつスピーディーに衛星コンステレーションを構築し、既にサービス提供を開始しているのがSpaceXのStarlink

最近、様々なところで耳にするデジタルツイン、皆さんのビジネスや生活にどのような関わりがあるのか、詳しくご紹介します！ 近年、様々なところで耳にする「デジタルツイン」。 なんとなくは理解しつつ、具体的にどんなものなのか、自分のビジネスや生活にどのような影響があるのか、あまりピンと来ていない方も多いのではないでしょうか。 本記事では、シミュレーションとの違いなど、デジタルツインの基本や特徴を解説し、デジタルツインが解決する産業課題、社会課題などについて掘り下げていきます。 また、デジタルツインに必要な技術や取り組んでいる企業もご紹介していますので、具体的にどのように私たちのビジネスや生活に関係してくるのか、お分かりいただけるのではないかと思います。 (1)デジタルツインとは、シミュレーションとの違いは？ デジタルツインとは Credit : 宙畑 デジタルツインとは、英語ではDigital T

9名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2020年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹介します。 2020年も数多くのデータ解析コンペが開催され、興味深い論文が多く発表されました。 昨年公開した「Kaggle上位ランカーの5人に聞いた、2019年面白かったコンペ12選と論文7選」は現時点で20,000人を超える方にご覧いただき、Kaggleを始めとするデータ解析コンペへの関心が非常に高まっていると感じました。 そして本年も9名のKagglerの方にアンケートにご協力いただき、2020年に面白かったコンペと論文を教えていただきましたのでその結果を紹介します。 (1)回答いただいたKaggler9名のご紹介 まずは今回のアンケートに回答いただいたのは以下9名のKagglerの方です。 aryyyyyさま(@aryyyyy221) カレーちゃんさま(@cu

新興国が求めている宇宙ビジネスとは！？元アジア開発銀行リモセン専門家が衛星データのプラットフォーム可能性を語る 「宇宙ビジネスは先進国だけの話」というイメージを持つ方が大多数かと思います。しかしながら、実際には新興国でも宇宙ビジネスの需要が大きく増えてきています。新興国で衛星データがどう活躍してるのか。フィリピンやタイに駐在し、アジア開発銀行で働いていた宮崎浩之先生にお話を伺いました。 「宇宙ビジネスは先進国だけの話」というイメージを持つ方が大多数かと思います。 しかしながら、実際には新興国でも宇宙ビジネスの需要が大きく増えてきています。 国ごとにインフラ不足や格差、医療、教育などの様々な社会課題を抱えている中で、その課題解決に衛星データが大活躍しているようです。 新興国で衛星データがどう活躍してるのか。 どうやって新興国でビジネスをしていけば良いのか。 フィリピンやタイに駐在し、アジア開