ksasaki02

このたび、Heliosの新しい Mediumテックブログ 「 Helios-techblog 」を開設しました。ここでは、私たちが開発する技術の裏側や、リサーチ内容、現場での取り組みなどを発信していきます。 Heliosでは、 衛星・ドローン・地上データ...

近年、機械学習、特に大規模言語モデル（LLM）の開発における進展により、データ処理を行い、洞察を得る方法が大きく変わりました。LLMの成功に触発され、弊社では「Large Earth Model（LEM）」を開発しています。これは、リモートセンシングにおけるマルチモーダル分析の力を活用し、ユーザーに直接実用的な洞察を提供する最先端のプラットフォームです。 マルチモーダル洞察によるリモートセンシングの革命 LEMは、生のリモートセンシングデータと実用的な洞察との間のギャップを埋める革新的なフレームワークです。以下の3つの柱を基盤としています： センシング プロセスは、広範なリモートセンシングプラットフォームからデータを収集することから始まります。これには、次のものが含まれます： 衛星画像 ：広域での地球規模の視点を捉えるため。 航空機/ドローン画像 ：中規模の地域観測のため。 IoTセンサー ：気象観測所や環境モニタリングデバイスなど、現場測定のため。 これらの多様なセンシング手法により、地球の空間的、時間的、スペクトル的情報を豊富に含む異種データセットが得られます。...

リモートセンシングとは、地球表面のデータを取得し解析する学問です。従来の地理空間分析は、光学画像のような単一のデータソースに依存していました。これらのデータは有益ではあるものの、環境や空間の複雑な評価には十分な深みや多角的な視点を欠いている場合があります。...