リモセン地球観測プロジェクト始動

ABLabで、新たなプロジェクトが立ち上がりました。

その名も「リモセン地球観測プロジェクト」です。

注目が集まる衛星リモートセンシングデータ（以下、リモセンデータ）ですが、観測の仕組みやデータ解析がどのように行われているか、「何となく知ってるけれども詳しくはわからない」という方は多いのではないでしょうか？

実は、ABLabにはリモセンをテーマにしたプロジェクトがなく、まさに「何となく知っているけれども詳しくはわからない」というメンバーが多い状態でした。
そこで、リモセンに関する知識、技術を習得するため、本プロジェクトを立ち上げることにしました。

本プロジェクトでは、「There’s More Than One Way To Do It」（方法は一つではない）を基本的な指針としています。

ABLabには、学生からベテラン、宇宙業界ではない人からがっつり宇宙の仕事をしている人まで、様々な年齢・背景を持つメンバーが所属しています。
その個性も様々で、綿密な計画を立てて進める人、とりあえずやってみる精神で突き進む人、論理を大切にする人、感情を大切にする人等々、一つの目標に対して幾つものアプローチが展開されています。
一つのやり方に固執することなく多面的に取り組むことで、新たな物の見方を誰かに与え、また受け取ることができます。
本プロジェクトでは、各々思う方法を試すことができるのです。

また、本プロジェクトでは、異なる意見は新しいアイディアを生み出す種となると考えています。
相手の意見を尊重しつつ、もし納得できなかったり好奇心が抑えきれない時は、自分のやり方でアイディアを考え、実際に手を動かして挑戦することです。目標を達成できなかったとしても問題ありません。
その過程と結果をメンバーに共有することで、それがまた誰かの糧となります。

リモセンを勉強したい、解析処理してみたい、ビジネスを考えてみたい、なにこれ分からん教えて等、何らかの動機から生まれる行動が、本プロジェクトに活力を与える「血液」となります。

人工知能の学びと実践にも

リモセンデータ解析には人工知能が活用されていることから、人工知能も本プロジェクトで取り扱う話題の一つです。
あくまで人工知能は手段にすぎないので、メインテーマにはしませんが、どのような人工知能がどのような場面で機能しているかを知ることは有益です。また、人工知能については、初心者がデータを扱うための適切な場（超初級〜初級の練習場）があまりないという問題があります。

そこで、Googleが公開していることライブラリ「TensorFlow」と、TensorFlow上のライブラリ「keras」を教材に、人工知能に対する見識を高めていきます。

具体的には、チュートリアルの内容をコードレベルで解説したり、「SIGNATE」のコンペを目指します。
興味関心のある方の参加をお待ちしています。

【Keras】
https://www.tensorflow.org/guide/keras/train_and_evaluate?hl=ja

【SIGNATE　海岸線抽出】
https://signate.jp/competitions/284

【SIGNATE　自動車走行予測】
https://signate.jp/competitions/121

技術についてはQiita記事を

本プロジェクトで学んだ知識や経験のうち、技術に関する情報はQiitaに集約しています。
おって、記事URLを公開する予定です。