ラディアント・アース財団

米国の非営利団体

レイディアント・アース財団は、2016年に設立されたアメリカの非営利団体です。^[1]^{[2]その目標は、}持続可能な開発目標^[3]の達成に向けて、地球観測に機械学習を適用することです。^[4]財団は、オープンソースハブ^{[ 6]を通じて、オープンライセンスの}地球観測機械学習ライブラリ、トレーニングデータセット^[5]、モデルの開発に取り組んでおり、これらは農業^[8] 、保全、気候変動[ ⁹^]などの世界中のミッションをサポートしています。レイディアント・アースは、地球観測のための機械学習に関する標準、テンプレート、API ^{[6]を開発する}実践コミュニティにも取り組んでいます。学者のデイビッド・リンドグレン氏によると、財団は「開発の実務家が衛星画像を広くアクセスし、利用できるようにすることに貢献している」とのことです。^[10]

この財団は、シュミット・フューチャーズ、ビル＆メリンダ・ゲイツ財団^[1]、マクガバン財団、オミダイア・ネットワーク^{[9]から資金提供を受けている。}

参照

地球観測 – 地球環境に関する情報リダイレクト先の簡単な説明を表示するページ
機械学習 – 経験を通じて自動的に改善するアルゴリズムの研究
ビッグデータ – 非常に大規模または複雑なデータセット
機械学習研究のためのデータセット一覧

注記

^ ab トタロウ、パオラ (2017 年 3 月 3 日). 「すべてをデート – ゲートは衛星プロジェクトを開始します」。ロイター世界都市。2020 年10 月 9 日に取得。
^ 「Radiant Earth 年次報告書 2019」（PDF）。2020年。
^ デミヤノフ、ウラジスラフ（2020年）。地球科学のための衛星ミッションと技術。IntechOpen。117ページ。ISBN 978-1-78985-995-9。
^ 「Radiant Earth Foundation」www.data4sdgs.org . 2020年8月27日閲覧。
^ Nachmany, Yoni (2018年11月14日). 「地球規模の開発を促進するための土地被覆分類のためのトレーニングデータセットの生成」. arXiv : 1811.07998 [cs.CV].
^ ab ゼンケ・ダ・クルス、カミラ・ラウリア (2019). 「Radiant Earth Platform: POTENCIALIDADES E LIMITAÇES DE ABORDAGEM DE PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGEM NA NUVEM」(PDF)。アナイスド XIX シンポジオブラジレイロデセンソリアメントレモト。ISBN 978-85-17-00097-3。
^ 「Radiant Earth Foundation、地球開発のための初の地球画像プラットフォームをリリース – Tanzania News Gazette」。2020年10月9日閲覧。
^ Ballantynwe, A. (2019). 「地球観測データから地域作物タイプ分類モデルを作成するためのベンチマーク農業トレーニングデータセット」アメリカ地球物理学連合2019年秋季大会抄録#GC23H-1439 . 2019 : GC23H–1439. Bibcode :2019AGUFMGC23H1439B.
^ ab 「About – Radiant Earth Foundation」 . 2020年8月27日閲覧。
^ リンデグレン、デイヴィッド（2020）、フレーリッヒ、アネット（編）、「アフリカ連合の大陸早期警戒システムを支援する衛星とその潜在的な役割」、宇宙アフリカ社会の育成：宇宙を通じたアフリカ大陸の発展、第1部、サザンスペーススタディーズ、チャム：シュプリンガーインターナショナルパブリッシング、pp. 195– 205、doi：10.1007 / 978-3-030-32930-3_13、ISBN 978-3-030-32930-3, S2CID 213700549 , 2020年10月26日取得{{citation}}: CS1 maint: ISBNによる作業パラメータ（リンク）

外部リンク

「ラディアント・アース財団 – 地球にインパクトを与えるイメージ」radiant.earth . 2020年8月27日閲覧。
「衛星とAIは大きな問題の解決に役立つ可能性がある—機会があれば」2022年7月11日閲覧
「衛星を使って世界を救うことを企む億万長者の慈善家たち」 2022年7月11日閲覧
「NASAにおける人工知能と機械学習の活用」2022年7月11日閲覧

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[:0-1] トタロウ、パオラ (2017 年 3 月 3 日). 「すべてをデート – ゲートは衛星プロジェクトを開始します」。ロイター世界都市。2020 年10 月 9 日に取得。

[2] 「Radiant Earth 年次報告書 2019」（PDF）。2020年。

[3] デミヤノフ、ウラジスラフ（2020年）。地球科学のための衛星ミッションと技術。IntechOpen。117ページ。ISBN 978-1-78985-995-9。

[4] 「Radiant Earth Foundation」www.data4sdgs.org . 2020年8月27日閲覧。

[5] Nachmany, Yoni (2018年11月14日). 「地球規模の開発を促進するための土地被覆分類のためのトレーニングデータセットの生成」. arXiv : 1811.07998 [cs.CV].

[:1-6] ゼンケ・ダ・クルス、カミラ・ラウリア (2019). 「Radiant Earth Platform: POTENCIALIDADES E LIMITAÇES DE ABORDAGEM DE PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGEM NA NUVEM」(PDF)。アナイスド XIX シンポジオブラジレイロデセンソリアメントレモト。ISBN 978-85-17-00097-3。

[7] 「Radiant Earth Foundation、地球開発のための初の地球画像プラットフォームをリリース – Tanzania News Gazette」。2020年10月9日閲覧。

[8] Ballantynwe, A. (2019). 「地球観測データから地域作物タイプ分類モデルを作成するためのベンチマーク農業トレーニングデータセット」アメリカ地球物理学連合2019年秋季大会抄録#GC23H-1439 . 2019 : GC23H–1439. Bibcode :2019AGUFMGC23H1439B.

[About_–_Radiant_Earth_Foundation-9] 「About – Radiant Earth Foundation」 . 2020年8月27日閲覧。

[10] リンデグレン、デイヴィッド（2020）、フレーリッヒ、アネット（編）、「アフリカ連合の大陸早期警戒システムを支援する衛星とその潜在的な役割」、宇宙アフリカ社会の育成：宇宙を通じたアフリカ大陸の発展、第1部、サザンスペーススタディーズ、チャム：シュプリンガーインターナショナルパブリッシング、pp. 195– 205、doi：10.1007 / 978-3-030-32930-3_13、ISBN 978-3-030-32930-3, S2CID 213700549 , 2020年10月26日取得{{citation}}: CS1 maint: ISBNによる作業パラメータ（リンク）