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Deepfaketechが衛星地図を採用

Deepfaketechが衛星地図を採用

「ディープフェイク」、つまりAIで生成された合成画像の概念は、主に人々の不本意な描写に関連して非難されてきましたが、このテクノロジーは他の点でも危険(そして興味深い)です。たとえば、研究者は、衛星画像を操作して、都市のリアルな、しかし完全に偽のオーバーヘッドマップを作成できることを示しました。

ワシントン大学のBoZhaoが率いるこの調査は、誰かを驚かせることを目的としたものではなく、このかなり悪名高い技術を地図作成に適用することに伴うリスクと機会を示すことを目的としています。実際、彼らのアプローチは、一般的に理解されているディープフェイクよりも、「スタイル転送」手法(印象的、クレヨン、その他の任意の方法で画像を再描画する)と多くの共通点があります。

チームは、シアトル、近くのタコマ、北京の3つの異なる都市の衛星画像で機械学習システムをトレーニングしました。画家や媒体がそうであるように、それぞれが独自の独特の外観を持っています。たとえば、シアトルは張り出した緑が大きく、通りが狭い傾向がありますが、北京は単色であり、調査に使用した画像では、高い建物が長く暗い影を落としています。システムは、ストリートマップ(GoogleやAppleなど)の詳細を衛星ビューの詳細に関連付けることを学習しました。

結果として得られる機械学習エージェントは、ストリートマップが与えられると、そのエリアがこれらの都市のいずれかにある場合にどのように見えるかについて、リアルに見える偽の衛星画像を返します。次の画像では、地図はタコマの右上の衛星画像に対応していますが、下のバージョンはシアトルと北京でどのように見えるかを示しています。

4つの画像は、タコマのストリートマップと実際の衛星画像、およびシアトルと北京の同じ通りの2つのシミュレートされた衛星画像を示しています。

よく調べると、偽の地図は実際の地図ほど鮮明ではなく、どこにも行かない通りなど、論理的な矛盾がある可能性があります。しかし、一見すると、シアトルと北京の画像は完全にもっともらしいです。

このような偽の地図の使用法を考えるには、合法であるかどうかにかかわらず、ほんの数分考える必要があります。研究者たちは、この技術を使用して、衛星画像が利用できない場所の画像をシミュレートできることを示唆しています。たとえば、そのようなことが可能になる前のこれらの都市の1つや、計画された拡張やゾーニングの変更などです。このシステムは、別の場所を完全に模倣する必要はありません。同じ都市の人口密度の高い場所や、通りの広い場所でトレーニングすることができます。

このかなり気まぐれなプロジェクトがそうであったように、古代の手描きのものから現実的に見える現代の地図を作成するために、それはおそらく使用されることさえできました。

このような技術が建設的でない目的に曲げられた場合、この論文では、色や特徴を注意深く調べることで、そのようなシミュレートされた画像を検出する方法も検討しています。

この作業は、「衛星画像やその他の地理空間データの絶対的な信頼性」という一般的な仮定に異議を唱えています。趙氏はUWのニュース記事で述べています。ジャーナルCartographyand Geographic InformationScienceで論文全文を読むことができます。