40テラバイトの公開データをビデオゲームに変えた環境保護活動家

火曜日、ビデオ通話で話していると、ラファエル・ヒッキッシュ氏の後ろで草火が燃えています。彼は心配していません。このような火事は、牛をより緑豊かな土地へ移動させる際に背の高い草を焼き払うアフリカ南部では日常茶飯事です。環境保護活動家であるヒッキッシュ氏は、2014年にチンコ自然保護区を共同設立しました。多くの保護区と同様に、この土地は非営利団体と政府、この場合は中央アフリカ共和国との官民パートナーシップによって管理されています。火災データは、ヒッキッシュ氏が人々の移動を追跡し、土地の利用方法に関する政策に情報を提供するのに役立ちます。歴史的に、ヒッキッシュ氏の課題は、さまざまなソースから情報を収集し、人々が利用できる形でまとめることでした。彼は、人間の居住データ、森林破壊データ、NASAからの火災データをダウンロードし、デスクトッププログラムを使用して、すべてのピースがどのように連携するかを視覚化していました。「シミュレーションすることはほとんどありません。なぜなら、それは非常に多くの作業であり、私のコンピューターはそれをサポートすらしないからです」と彼は言います。その課題は現実世界に影響を与えます。保護地域には、季節的に家畜を放牧できる指定区域と、完全に立ち入り禁止の区域があるかもしれませんが、それらの規則を施行するには、数万平方キロメートルにわたる状況を知る必要があります。「森林破壊が起こっているのに、政府が衛星由来の森林破壊情報へのアクセス方法を学んでいないために、それを見ていない可能性があります」とヒッキッシュ氏は言います。「それは機能します」1月、ヒッキッシュ氏はexe.devに出会いました。「友人が『見て、この新しいサービスがある。すごいよ。これで物を作れるし、本当にうまくいくんだ』と言いました」とヒッキッシュ氏は回想します。長年、彼はアイデアのリストを持っていました。作りたいアプリ、仕事をもっと楽にするツールだと感じていたものですが、実際に行うための予算は一度もありませんでした。そのうちの一つ、保護地域を監視するためのツールは、作成に数万ドルかかり、プロの開発者の作業が必要でした。彼は2022年に自分へのメモにそのアプリが何をするかをスケッチしました。今、ヒッキッシュ氏はそのメモを拡張したバージョンをexe.devのAIエージェントShelleyに渡し、作業を依頼しました。「GPX（GPS Exchange Format）ファイルに基づいて、保護地域を調査する公園レンジャー、車両、航空機の移動トラックを表すGPXファイルに基づいて、世界の自然保護活動を表示する5mp.globeというアプリを作成してください。これを時間（毎日、毎月、毎年）ごとに、世界中の100平方キロメートルのピクセルに集計し、世界の保護活動を明らかにするズーム可能なグローバルマップを表示してください。ロジックは「Five Megapixels of Global Conservation.txt」というテキストファイルに説明されています。登録された保護地域管理者、政府、非営利団体はデータをアップロードできます。protectedplanet.orgに概説されているように、保護地域ごとの月次および年次レポートが作成され、メガピクセルマップは日次解像度でダウンロードできます。」Shelleyはさまざまな公開データセットのAPIに接続し、フィードを1か所に集めることができました。数時間以内に、Five Megapixel Conservationの最初のプロトタイプが誕生しました。（アプリを現在の状態にするのに、ヒッキッシュ氏は約300時間かかりました。）初めてライブでそれを見たとき、ヒッキッシュ氏にとってそれは非現実的でした。「私は非常に興奮しました。『ああ、これはすごい。これで何年も前に提案したことができるのに、予算は必要なく、自分の時間だけでいいんだ』と思いました。」100台のVMが並列実行オーストリアのヒッキッシュ氏の母国は、毎年国全体のLIDARスキャンを公開しています。これには、地面のすべてのオブジェクトの高さと高解像度の航空写真が含まれています。ファイルは非常に大きいため（それぞれ最大15ギガバイト）、通常は誰もダウンロードしません。Five Megapixel Conservationアプリの成功後、ヒッキッシュ氏はShelleyに、ファイルの一部をダウンロードする方法があるかどうか尋ねました。ありました。マッピングソフトウェアの機能であるvsicurlを使用して、Shelleyは一度に1つのデータスライスを読み取ることができました。ヒッキッシュ氏は、並列実行される100台のVMを使用するアプリを構築しました。各VMはオーストリアの異なる部分に割り当てられ、標準的な機械学習モデルを使用して各写真のオブジェクトを分類します。木の高さは、標高と組み合わされると、木の年齢の良い代理となるため、ヒッキッシュ氏は最も古い森林があり、最も保護が必要な地域を特定できます。3か月で、彼は国の約30パーセントをカバーし、約40テラバイトの生データを処理しました。結果は、欧州の研究所で、大型ハドロン衝突型加速器で最もよく知られているCERNが運営するオープンアクセスリポジトリであるZenodoに保存されています。入植者スタイルのゲームこのデータを生き生きとさせるために、ヒッキッシュ氏は、プレイヤーが土地の区画を購入し、植林し、宝物を見つけることができるシンプルな入植者スタイルのゲームを構築しました。プレイヤーが区画をクリックすると、その物件の最も高い木の高さを含む、LIDAR調査からの実際のデータが表示されます。「それはくだらないゲームですが、強力なのはその基盤となっている2テラバイトのデータです」とヒッキッシュ氏は言います。exeの前、ヒッキッシュ氏は不利な立場にあると感じていました。環境保護活動家として、彼は開発者や土地を利用しようとする他の産業のリソースを欠いていました。「石油探査について考えてみてください」と彼は言います。「それらの人々は分析のために巨額の予算を持っています。自然保護にはそれがないのです。だから、それをてこにして、『実際、私たちは今、同じツールを持っている』と言うことができるのは良いことです。」これらのアプリはオープンソースであり、ヒッキッシュ氏は当面それらからお金を稼ぐことを期待していません。彼が望むのは採用です。今後数年間で、2か国がFive Megapixel Conservationを使用して公園を監視することです。より大きな目標は、より多くの人々がカスタムソフトウェアを構築できるようにすることです。「中央アフリカ共和国の誰かにWebアプリの構築方法を示すことができます」と彼は言います。「そして、彼らは省の最初のメンバーになるでしょう。」