Facebookは通常のネットワーク回線からでも、空高く飛ぶドローンによる回線からでも、 全員をオンラインに持ってきたいと考えている。しかし、そうするには人々が実際にどこにいるかを知る必要がある。現在利用できる人の居住地域を示す最良の地図はFacebookのニーズを満たす正確性を持ちあわせていない。Facebookは誰かがより良い地図を作るのを待つのではなく、自社でハイレゾ衛星写真と機械学習を使い写真に映る家を全て地図に落とし込むことにした。
Facebookのエンジニアリングとインフラのグローバルヘッドを務めるJay ParikhとConnectivity Labのディレクターでヘッドを務めるYael Maguireは、少人数のジャーナリストのグループにこの地図の制作に用いた理論とプロセスを紹介した。
「私たちの目的は、地球所の全ての人をつなげるためにどうすればよいか、どのようなテクノロジーを開発すべきかを探ることです」とMaguireは言う。現在、コロンビア大学の居住地地図が最も良い情報ソースとなるが、それは解像度1kmで必要な精度を満たしていない。「特に都市部ではない場所における人々をつなげるための最良のテクノロジーを考えるのなら、この情報ではミスリードを引き起こします」。
1年ほど前、FacebookのConnectivity Labは、FacebookのAIグループとデータサイエンスチームと協力して取り組みを始めた。
まず初めに、Facebookは2160万平方キロメートル分の20カ国の画像を検証した。FacebookのAIチームは1460万枚の画像を分析し、チームは標準的な機械学習技術を使用して人が居住している証拠となるものを画像の中に探した。人が居住している痕跡を判断するために大量のトレーニングセットを用意し、アルゴリズムを洗練していった。Facebookのデータセンターにある数千台の機械を使ってそれを行ったという。
最終的にFacebookは対象とした国の居住地域を示す最も詳細な地図を作り上げた。
「このデータセットに私たちはとてもわくわくしています」とMaguireは言う。「私たちはグローバルのコミュニティーからこれをどのようにコネクティビティの解析に利用できるかフィードバックを得ることを楽しみにしています」。
Facebookはすでにコロンビア大学と協力し、他の人もこのデータを利用できるようにすることを検討している。今のところFacebookはこのデータを使ってコネクティビティを実現することに一番関心を持っているが、このデータを活用できる方法は他にも色々あるだろう。
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