Amazon SageMaker の地理空間機能が原料サプライチェーンの持続可能なリモートモニタリングを可能にする方法

タイムスタンプ： 21年2023月12日午後48時
ソースノード： 2526232

原材料の世界的な需要は、建設、製造、エネルギーなどの産業の成長に牽引されて、近年急速に増加しています。 しかし、これらの物質の採取と輸送は、森林伐採、水質汚染、人権侵害など、環境および社会に重大な影響を与える可能性があります。 これらの課題に対処するために、企業は、原材料の抽出サイトのリモート監視など、サプライ チェーンで持続可能な慣行をますます採用しています。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) によって開発された機械学習プラットフォームである Amazon SageMaker は、原材料サプライ チェーンのより効果的かつ効率的なリモート監視を可能にする強力な地理空間機能を提供します。

地理空間データとは、土地利用、地形、植生など、地球表面の物理的特徴の位置と特性に関する情報を指します。 このデータは、衛星画像、ドローン、地上センサーなど、さまざまなソースを使用して収集できます。 地理空間データを分析することで、企業は原材料のサプライ チェーンが環境や社会に与える影響についての洞察を得て、リスクと機会の領域を特定し、データ主導の意思決定を行ってサステナビリティのパフォーマンスを向上させることができます。

Amazon SageMaker は、原材料サプライチェーンのリモート監視をサポートできるさまざまな地理空間機能を提供します。 たとえば、SageMaker Ground Truth は、地理空間データにラベルを付けて注釈を付けるためのマネージド サービスを提供し、企業が機械学習モデルをトレーニングして、土地被覆、水域、インフラストラクチャなどの機能を自動的に検出および分類できるようにします。 これは、企業が環境への影響や規制への違反を示す可能性のある土地利用や水質の変化を特定するのに役立ちます。

SageMaker は、Amazon Rekognition などの AWS サービスとの統合も提供します。これは、ドローンやその他のソースからの画像やビデオを分析して、車両や機器などのオブジェクトを検出するために使用できます。 これは、企業が採掘現場での活動を監視し、不正アクセスや機器の故障などの潜在的なリスクを特定するのに役立ちます。

これらの機能に加えて、SageMaker は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) やランダム フォレストなどの機械学習アルゴリズムを使用した大規模な地理空間データセットの分析もサポートしています。 これらのアルゴリズムを使用して、経時的な植生や水位の変化など、地理空間データのパターンと傾向を特定できます。 これは、企業が原材料サプライ チェーンの長期的な影響を理解し、持続可能性の実践について情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

SageMaker の地理空間機能が実際にどのように使用されているかの一例は、マイニング会社の Rio Tinto です。 Rio Tinto は、SageMaker を使用して西オーストラリア州の採掘事業の衛星画像を分析し、植生と水の使用を監視しています。 このデータを分析することで、Rio Tinto は水消費量を削減し、生物多様性の保全を改善できる分野を特定することができます。

結論として、Amazon SageMaker の地理空間機能は、原材料サプライ チェーンのリモート監視のための強力なツールを提供します。 機械学習アルゴリズムを使用して地理空間データを分析することにより、企業は自社の事業が環境および社会に与える影響についての洞察を得て、リスクと機会の領域を特定し、データ主導の意思決定を行って持続可能性のパフォーマンスを向上させることができます。 サプライ チェーンで持続可能な慣行を採用する企業が増えるにつれて、SageMaker のようなツールは、バリュー チェーン全体の透明性と説明責任を確保するためにますます重要になります。