DARPA는 기계 학습 및 인공 지능 도구의 잠재력을 탐구하기 위해 USGS(US Geological Survey)와 제휴했습니다. 중요한 광물 평가를 가속화하는 기술. 목표는 프로세스의 주요 단계를 자동화하여 국가의 중요한 광물 자원 평가 속도를 크게 높이는 것입니다.
평가는 기존 국내 광산(역사적이든 활성이든)의 잠재적인 광물 자원을 정량화할 수 있으며 경제적 및 환경적으로 실행 가능한 자원 개발 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.
문제는 다음과 같습니다. 현재 중요한 광물 목록에는 50개의 광물이 포함되어 있으며 현재 평가는 노동 집약적입니다. 전통적인 기법을 사용하면 50가지 주요 광물을 모두 평가하는 것이 너무 느리게 진행되어 현재의 공급망 요구 사항을 해결할 수 없습니다.
DARPA는 USGS, MITRE 및 NASA의 제트 추진 연구소와 협력하여 AI for Critical Mineral Assessment Competition을 시작했습니다. 이 경쟁은 스캔 또는 래스터 지도에서 기능을 자동으로 추출하고 지리 참조하는 혁신적인 솔루션을 요청합니다.
경쟁에는 다음과 같은 두 가지 독립 챌린지가 포함됩니다.
지도 지리 참조 과제: 자동화된 지도 지리 참조는 대부분의 USGS 지도가 디지털화되지 않고 다양한 역사적 좌표 투영 시스템에 있을 수 있기 때문에 어려운 작업입니다. 또한 정렬을 위한 기준점을 식별하는 데 중요한 스캔한 지도의 기능 품질은 크게 다를 수 있습니다. 참가자는 교육 및 검증을 위해 다양한 유형의 지도 1,000개 이상의 데이터 세트를 받게 됩니다. 이 챌린지의 목표는 하나 이상의 기본 지도에서 알려진 위치를 참조할 수 있는 좌표점을 맞춰 알 수 없는 위치와 좌표계의 지도를 정확하게 위치 파악하는 것입니다.
맵 기능 추출 과제: 자동 맵 기능 추출은 맵 기능(다각형, 점, 선, 텍스트)이 종종 겹치고 때때로 불연속적이기 때문에 어려운 작업입니다. 피처는 모든 모양과 크기로 제공될 뿐만 아니라 동일한 피처 유형이 다른 심볼이나 패턴을 사용하여 다른 맵에 묘사될 수 있습니다. 이로 인해 광산 위치 또는 광물 자원 지역과 같은 단일 기능에 대한 범용 식별자를 만드는 것이 어렵습니다. 참가자에게는 각 범례 항목에 레이블이 지정되고 특성이 지정된(점, 선 또는 다각형) 맵과 맵에서 기능의 적용 범위를 반영하는 이진 픽셀 맵으로 구성된 교육 세트가 제공됩니다. 이 챌린지의 목표는 지도의 범례에 나타나는 지도의 모든 기능을 식별하는 것입니다.
지도 지리 참조에 대한 첫 번째 챌린지 대회 등록은 15월 5일에 시작됩니다. 지도 기능 추출에 대한 두 번째 챌린지 등록은 10,000월 3,000일에 시작됩니다. DARPA는 두 챌린지 각각에 대해 1,000년 2022월에 XNUMX등에 $XNUMX, XNUMX등에 $XNUMX, XNUMX등에 $XNUMX를 수여할 예정입니다.
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최첨단 기술을 식별하는 것으로 알려진 그는 현재 스타트업의 공동 창립자이자 잠재력이 높은 초기 단계 기업을 위한 기금 마련자입니다. 그는 심층 기술 투자를 위한 할당 연구 책임자이자 Space Angels의 Angel Investor입니다.
기업에서 자주 연사로 활동하는 그는 TEDx 연사, Singularity University 연사 및 라디오 및 팟캐스트의 수많은 인터뷰 게스트였습니다. 그는 공개 연설과 약혼 자문에 개방적입니다.
