幾何学とCUDAでGeolocating：OSINT挑戦
मूल शीर्षक: Geolocating a random island using geometry and CUDA programming
यह क्यों महत्वपूर्ण है
LLMや画像検索に頼らず数学とGPU並列計算でGeolocatingを実現した手法は、OSINTとGPGPU活用の新たな可能性を示す事例として注目される。
開発者Yassa9が、OSINT挑戦「gralhix #004」においてGoogle Lensを使わず、幾何学とCUDA GPUプログラミングでリゾートアイランドの位置を特定した手法を公開した。OpenStreetMapの882MBのデータセットを使用し、地球上全陸地ポリゴンを検索対象とした。
開発者Yassa9は、Sofia Santos（Gralhix）が作成したOSINT挑戦「gralhix #004」の解法をブログ記事として公開した。課題は写真1枚から(a)リゾート名、(b)島の座標、(c)撮影時のカメラ方向を特定するものだった。
同開発者はまず画像のメタデータをexiftoolで確認したが、GPS情報やカメラ情報は含まれていなかった。次に画像内に見える3つの陸地（P0：島本体、P1：右の島、P2：左前方の島）の位置関係から三角形の幾何学的フィンガープリントを作成した。
検索フェーズでは、OpenStreetMapの全球海岸線ベクターデータ（882MB、WGS84座標系）を使用。以下のフィルターを段階的に適用した：①熱帯緯度バウンディングボックス（-30°〜30°）で141,131ポリゴンに絞り込み、②5km以内の近隣島が10以下という密度フィルターで51,576件に削減、③20km以内に2つ以上の近隣がある3点クラスタリングで23,500クラスターを抽出、④各クラスター内で3点の組み合わせ（C(n,3)）を候補三角形として生成（各クラスターは最大60点にキャップ）。
最終的なマッチングにCUDA GPUプログラミングを活用することで、膨大な計算量を処理可能にした。コードと最終レポートはGitHubで公開されている。