地球観測におけるAI/MLと実現技術

「地球観測サービスプロバイダーは、進化する地球観測市場で競争力を維持したいならば、リアルタイムデータアナリティクスを可能にするインテリジェントな分散型・適応型のシステムを採用しなければなりません。」

当レポートでは、地球観測（EO）へのAIと機械学習（ML）の利用に関する戦略的ガイダンスを提供しています。また、AI/MLをどのようにして基盤モデルのような新たな実現技術と併用し、エンドユーザーに合わせたソリューションを提供できるかについても説明しています。

レポートで回答される質問

• EO衛星事業者やサービスプロバイダーは、エージェントAI、連合学習、基盤モデルをどのように活用し、高性能でオーダーメイドのソリューションを提供できるか
• AIの採用の増加に対応してその恩恵を受けるために、さまざまなステークホルダーは何をすべきか
• 宇宙と地上におけるエッジコンピューティングの採用戦略とは
• ステークホルダーがAI/ML能力を強化し向上させるには、どのようなパートナーシップが有効か
• AIを活用したEOソリューションを構築する際に考慮すべき点とは