Amazon SageMaker 지리 공간 ML 고객 평가
Arup
지속 가능한 개발을 위해 헌신하는 Arup은 140개국에서 활동하는 1만 6,000명의 디자이너, 어드바이저, 전문가로 구성된 그룹입니다. 모든 비즈니스에서 인간성과 우수성을 추구하는 것을 사명으로 설립된 이 회사는 더 나은 세상을 만들기 위해 상상력, 기술, 엄격함을 바탕으로 고객 및 파트너와 협력합니다.
"저희는 기계 학습과 같은 디지털 기술을 사용하여 열이 도시 지역에 미치는 영향과 지역 온도에 영향을 미치는 여러 요인을 탐구함으로써 더 나은 설계를 제공하고 지속 가능한 결과를 지원합니다. 도시 열섬 현상, 그리고 그와 관련한 위험이나 불편함은 오늘날 여러 도시가 직면한 가장 큰 해결 과제 중 하나입니다. Amazon SageMaker 지리 공간 ML 기능을 사용한 덕분에 손쉽게 지구 관측 데이터로 도시 열 발생 요인을 찾아내고 측정할 수 있었으며, 결과적으로 고객에 대한 자문 능력이 크게 향상되었습니다. 또한 엔지니어링 팀은 더 큰 볼륨의 데이터, 더 다양한 유형의 데이터, 그리고 대규모 데이터 세트의 분석 결과에 액세스할 수 있게 되어 이전에는 불가능했던 분석 작업을 수행할 수 있게 되었습니다."
Damien McCloud, 이사 겸 리드 - 지리 공간 및 지구 관측, Arup
xarvio
xarvio Digital Farming Solutions는 농부가 농작물 생산을 최적화하는 데 필요한 정밀 디지털 농업 제품을 제공합니다. 전 세계에 공급되는 xarvio 제품은 인공위성 및 기상 관측 디바이스의 데이터와 기계 학습, 이미지 인식 기술, 고급 농작물 및 질병 모델을 함께 사용하여 개별 경작지의 요구 사항을 관리하는 데 필요한 정확한 농업 권장 사항을 적시에 제공합니다. xarvio 제품은 현지의 농업 조건에 따라 맞춤화되며, 성장 단계를 모니터링하고 질병과 해충을 인식할 수 있습니다. 이러한 제품은 효율성을 높이고, 시간을 절약하고, 위험을 줄이고, 계획 및 의사 결정의 신뢰성을 높이는 동시에 농업의 지속 가능성을 보장하는 데에도 기여합니다.
"최대 우선 과제 중 하나는 빠른 프로토타입 개발과 기계 학습 자산의 지속적인 유지 관리입니다. Amazon SageMaker 지리 공간 ML 기능은 프로토타입을 개발하고 수명주기 전반에 걸쳐 다양한 모델을 제어할 수 있는 강력한 솔루션을 제공합니다. Amazon SageMaker를 사용한 덕분에 효율성을 50% 가까이 개선할 수 있었습니다. 우리 팀이 1~2주 만에 필요한 모델 파이프라인을 설정하고 테스트를 실행할 수 있었습니다. 이는 종전에 걸리던 시간의 거의 절반밖에 되지 않습니다."
Mojtaba Karami, xarvio 원격 감지 팀 리드
DataFarming
DataFarming은 정밀 농업을 선도하는 업체입니다.
"농업 회사(예: 종자, 비료 및 화학)를 인터뷰해보면 거의 모든 회사가 제한적이고 대개 주관적인 데이터를 바탕으로 수백만 달러의 투자 결정을 내린다는 사실에 놀라게 됩니다. 이 같은 회사들은 '파종 가능한 땅이 얼마나 되나요?' 또는 '언제 농작물을 수확할 수 있을까요?'와 같은 가장 중요한 질문과 관련한 정보는 갖고 있지 않았습니다. 거의 20년간 다양한 유형의 위성 이미지를 적극적으로 활용해온 우리 회사는 지리 공간 데이터의 힘을 활용하여 농업 회사가 이 같은 질문의 답을 찾고 현장에서 더 현명한 의사 결정을 내리도록 도와야 한다는 사명감을 갖게 되었습니다. 하지만 1억 에이커가 넘는 호주 경작지에서 천만 픽셀 해상도(실시간)로 복잡한 기계 학습 알고리즘을 실행하기란 매우 어렵습니다. Amazon SageMaker 지리 공간 ML 기능 덕분에 몇 시간 만에 단순한 개념을 실제 적용 가능한 모델로 바꿀 수 있게 되었습니다."
Tim Neale, DataFarming 공동 창립자
SatSure
인도에 본사를 둔 의사 결정 인텔리전스 솔루션 분야의 선도업체 SatSure는 지구 관측 데이터와 딥 러닝 모델을 사용하여 전천후 농작물 모니터링과 농장 위험 평가부터 토지 피복 변경 감지와 토지 특성 식별에 이르기까지, 다양한 사용 사례에 대한 인사이트를 창출하고 있습니다.
"위성 이미지의 대규모 데이터 세트를 처리해야 할 경우, 확장 가능하고 비용 효율적인 최첨단 딥 러닝 모델을 구축하기가 매우 어렵습니다. Amazon SageMaker의 다양한 도구는 복잡한 딥 러닝 모델의 포괄적인 파이프라인을 손쉽게 개발하는 데 도움이 되었습니다. 덕분에 모델 개발 수명주기 전반에 걸쳐 비용을 25% 절감하는 동시에, 혁신 솔루션을 개발하는 데 집중할 수 있었습니다. Amazon SageMaker 기능을 바탕으로 학습 기반 농장 경계를 관리하는 데 저해상도 위성 이미지를 사용하는 디지털 애플리케이션을 개발하고자 했습니다. Amazon SageMaker의 기본 제공 지리 공간 알고리즘, 특성 저장소, 자동 파라미터 튜닝을 활용하여 신속하게 이 애플리케이션을 개발한 덕분에 모든 성과 지표를 달성할 수 있었습니다.”
Rashmit Singh Sukhmani, SatSure 공동 창립자 겸 CDO
EarthOptics
EarthOptics는 독점 센서 기술과 데이터 분석을 활용하여 토양의 상태와 구조를 정밀하게 측정하는 토양 데이터 측정 및 매핑 회사입니다.
"저희는 ML을 기반으로 비용 효율적인 토양 지도를 사용하여 고객이 농업 수확량을 늘리도록 돕고 싶었습니다. Amazon SageMaker 지리 공간 ML 기능을 활용하여 여러 데이터 소스로 알고리즘을 신속하게 프로토타이핑할 수 있었고, 연구 API를 구축한 후 프로덕션 API를 구축하기까지 소요 시간을 단 1개월로 단축할 수 있었습니다. Amazon SageMaker 덕분에 이제 토양 탄소 격리를 위한 지리 공간 솔루션을 미국 전역의 농장과 목장에 배포하게 되었습니다."
Lars Dyrud, EarthOptics CEO