（2022年8月15日付、国防高等研究計画局（DARPA）による標記記事の概要は以下のとおり）

米国は、国家安全保障に不可欠な製品の製造に「希少鉱物（Critical Minerals）」と呼ばれるさまざまな非燃料原料に依存している。これらの希少鉱物の輸入を外国企業に依存する傾向が強まっており、米国のサプライチェーンに重大なリスクが発生している。2020年エネルギー法（Energy Act of 2020）は、米国地質調査所（USGS）に対して、米国内のすべての希少鉱物資源を評価するよう求め、さらに、超党派インフラ法は、鉱山廃棄物中の潜在的な希少鉱物資源を評価するよう求めた。

このような背景から、DARPAはUSGSと提携し、機械学習（ML）や人工知能（AI）のツールや技術を利用し、希少鉱物の評価を加速させる可能性を探索している。この探索研究の一環として、DARPAは、USGS、MITRE社、NASAジェット推進研究所と共同で、「AI for Critical Mineral Assessment Competition（希少鉱物評価用AIコンペ）」を立ち上げた。本コンペでは、スキャンした地図やラスター地図から自動的に特徴を抽出し、ジオリファレンス化するための革新的なソリューションを募集している。

本コンペでは、以下の2つの独立した課題が挙げられている。

１．マップ地理参照チャレンジ（Map Georeferencing Challenge）
デジタル化されていないUSGSの地図を用いて、1つまたは複数のベースマップで既知の位置を参照できる座標点を適合させることで、位置と座標系が不明なマップの位置を正確に特定する。

２．マップ特徴抽出チャレンジ（Map Feature Extraction Challenge）
各特徴がラベル付けされ、特徴付けられた（点、線、多角形）地図と、地図上の特徴の範囲を反映した2値のピクセルマップから、地図の凡例に登場するすべての特徴を特定する。

課題１のコンペ登録は8月15日に、課題２の登録は9月5日に開始され、課題それぞれについて、DARPAは2022年10月に1等に1万ドル、2等に3,000ドル、3等に1,000ドルの賞金を授与する予定である。

[DW編集局+JSTワシントン事務所]