fAIr

fAIr is an open AI-assisted mapping service developed by the Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT) that aims to improve the efficiency and accuracy of mapping efforts for humanitarian purposes. The service uses AI models, specifically computer vision techniques, to detect objects such as buildings, roads, waterways, and trees from satellite and UAV imagery. The name fAIr is derived from the following terms:

f: for freedom and free and open-source software

AI: for Artificial Intelligence

r: for resilience and our responsibility for our communities and the role we play within humanitarian mapping

DeepL

fAIrはHumanitarian OpenStreetMap Team (HOT)によって開発されたオープンなAI支援マッピングサービスで、人道的目的のマッピング作業の効率と精度の向上を目指している。このサービスは、AIモデル、特にコンピュータ・ビジョン技術を使用して、衛星画像やUAV画像から建物、道路、水路、樹木などのオブジェクトを検出する。fAIrという名前は、以下の言葉に由来する：

f：自由とフリー＆オープンソース・ソフトウェア

AI: 人工知能

r: レジリエンス（回復力）、コミュニティに対する責任、人道的マッピングの中で果たす役割

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なぜ公平なのか？

Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT) は、マッパーが AI の支援なしで 1 作業日あたり平均 1,000 ～ 1,500 棟の建物をマッピングできることを確認しています。Microsoft が支援する AI 支援マッピングのパイロット (2019 ～ 2020 年) 中に、タンザニアとウガンダ全土の衛星画像から 1,800 万個の建物のフットプリントが抽出されました。HOT は、このパイロット中に、高品質の AI オープンソース データセットの支援により、この平均マッピングがほぼ 2 倍になり、 1 日あたり 2,500 ～ 3,000 の建物が OpenStreetMap (OSM) に追加されていることを発見しました。

fAIr は、予想される 3 つの問題の解決を目指しています。

1. AI モデルのオープン性:人道目的の AI 支援マッピングはブラック ボックスのように感じられます。AI から得られる有用なオープンソースの結果が存在します (例: RapiD で利用可能なMETA の世界の道路データセット、 Microsoft の世界の建物データセット、Google のアフリカのオープン ビルディング)。ただし、モデル (コード) は現在オープンソース化されていません。

2. モデルのバイアス:モデルのバイアスがあるということは、衛星画像に対する予測が AI モデルの学習に使用されるトレーニング データセットに偏ることを意味し、画像の性質と品質は世界中で大きく異なります。以下に、アジアとアフリカからの 3 つの異なる画像を示します。これらは、画像のまったく異なる性質を示しています。

https://gyazo.com/9206c781427d4c8bed35b7554bfa56b1

3. フィードバックの欠如: AI モデルのインテリジェンスと精度に簡単に適用される拡張機能がなく、AI モデルを構築する際に人間は蚊帳の外にあります。これは、AI モデルがクローズドソースであるか、一度構築されて利用可能になったためです。そのため、機能強化にはプロセスを最初から繰り返す必要があります。

公平：誰のためですか？

fAIrは、より効率的に地図を作成したい、またはその必要がある人道支援 OSM 地図作成者向けに現在開発中の AI 支援地図サービスです。目標は、「コミュニティが作成した AI モデル」を使用して、人道支援 OSM マッパーがモバイル エディターとブラウザー内エディターで AI 支援マッピングにアクセスできるようにすることです。はい、正しくお読みいただければ、OSM コミュニティのメンバーは独自のオープンソース AI モデルを作成し、関心のある地域や人道的ニーズのマッピングにそれを使用できるようになります。

公正とは具体的に何ですか?

他の AI データ プロデューサーとは異なり、fAIr は直感的で公正なオープンソースのAI 支援マッピング ツールであり、AI モデルは地域コミュニティに住み、働いている人々によって作成およびトレーニングされます。地域コミュニティと協力することで (そしてモデルに関するフィードバックを継続的に得ることで)、私たちはモデルのバイアスを排除するよう努め、そこに住む人々の状況を改善するために地図が作成されているコミュニティにモデルが確実に関連していることを確認します。

fAIrはどのように機能しますか?

fAIr は、AI モデル (人道支援 OSM マッパーによって構築された) を使用して、HOT のOpenAerialMap (OAM)からのオープンソースの衛星および UAV 画像に基づいて地図の特徴を検出し、検出された特徴を OpenStreetMap ( OSM)に追加することを提案します。モデルが大量の機能を生成しないことが重要であり、OSM への大量インポートは計画されていません。他の AI データ プロデューサーとは異なり、fAIr は、OSM コミュニティ マッパーの取り組みを通じて、ローカル コミュニティに正確なフィードバック ループを提供する無料のオープンソース AI サービスです。これにより、コンピューター ビジョン モデルのインテリジェンスが進歩します。OSM マッパーがマッピング支援に AI モデルを使用して修正を完了するたびに、fAIr はそれらの修正をフィードバックとして受け取り、AI モデルの精度を向上させることができます。

私たちはどこから来たのですか？

私たちは 2020 年半ばに建築セグメンテーションに関する Open Cities Challenge を認識し、その後 2020 年末頃に HOT はオランダ赤十字社と協力して調査を実施しました。昨年、HOT は、アフリカの難民キャンプでの AI 支援マッピングに使用される UAV 画像の機能を調査する学術研究プロジェクトに貢献しました。これにより、ローカライズされた AI モデルの使用により、広範囲でトレーニングされたモデルと比較してより高い予測精度が得られることが証明されました。

2022 年 3 月、私たちはドイツのフランクフルトで開催された AI for Social Good セミナーに参加しました。そこでは、データ サイエンティストと非営利団体が集まり、さまざまなソーシャル グッドの目標を追求しました。2022 年半ば頃、私たち (hot_tech チーム) は戦略を設定し、方向性を定義しました。2022 年の初めから、私たちは 2022 年 10 月のリリースまで、RAMP プロジェクトで顧問の役割を果たしてきました。現在 (2022 年 11 月)、私たちは Omdena-HOT イノベーション チャレンジの中間点に到達し、fAIr ロードマップを構築しました ( これを読む重要なポイントについて）。

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