Искусственный интеллект переводит геопространственные данные в знания

У искусственного интеллекта (ИИ) нет четкого определения, и разные люди смотрят на него по-разному. В целом это обширная область исследований, которая развивается каждый день. Проще говоря, ИИ – это способность компьютера действовать разумно, в отличие от естественного интеллекта человека. Этот "интеллект" реализуется в виде алгоритмов для выполнения конкретных задач, обучения и адаптации для предоставления решений.

Машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL), две составляющие ИИ, обрели популярность из-за прогресса в вычислительной мощности и обилия данных. Глубокое обучение использует оптимизированные глубокие нейронные сети вместо классических алгоритмов машинного обучения, устраняя необходимость в функциях ручной работы для определения различных объектов.

Какую выгоду может извлечь бизнес из геопространственных данных, обрабатываемых с помощью искусственного интеллекта?

Геопространственные данные, полученные в результате аэрофотосъемки – это несколько террабайт данных с миллионами пикселей и объектов даже на небольших площадях. Обработка этих данных часто требует сочетания долгих ручных и автоматизированных процессов. Глубокое обучение предоставляет возможность повысить эффективность процессов, но и предлагает пользователям гораздо более богатый анализ данных и практические знания.

Геопространственная разведка, управляемая ИИ, имеет огромное значение для целого ряда секторов, включая городское планирование, строительство и инжиниринг, критическую инфраструктуру, логистику, умные города и цифровые близнецы, разработку игр и т.д. Способность Aerometrex реализовывать классификацию на уровне пикселей и сегментировать любой объект в 2D или 3D среде с использованием глубокого обучения создает мощные примеры использования в этих отраслях.

Примеры результатов и вариантов использования ИИ

Классификация проницаемых и непроницаемых поверхностей

Aerometrex использует контролируемые алгоритмы машинного обучения для различения проницаемых и непроницаемых наземных поверхностей, используя их 2D-аэрофотоснимки с высоким разрешением. Если этот процесс усилить с помощью глубокого обучения, то он способен семантически сегментировать различные поверхности, такие как дороги, трава и т. д. Интересно, что нейронные сети делают это, анализируя комбинацию визуальных и невизуальных функций (таких как параметры отражения поверхности).

Обнаружение изменений и анализ временных рядов

Сегодня энергетические компании и поставщики солнечных батарей должны знать, где находятся (или могут быть размещены) солнечные панели и сколько их. Они также хотят оценить изменения с течением времени. Все эти вопросы могут быть эффективно решены с помощью геопространственных данных, управляемых ИИ. Аналогичным образом, анализ временных рядов с использованием классификации автомобилей и плотности движения на основе искусственного интеллекта может помочь розничным предприятиям оценить рост числа клиентов с течением времени. Страховые компании должны понимать изменения в таких активах, как крыши, солнечные панели, бассейны и т. д. на земельном участке, особенно после стихийных бедствий, таких как град и пожары. Глубокое обучение может быстро и эффективно предоставить этим пользователям информацию об обнаружении критических изменений.

Автоматическая замена объектов в 3D-моделях

3D-фотограмметрия и игровые автоматы прошли долгий путь развития. Когда появится возможность принимать большие 3D-наборы данных, разработчики игр захотят легко отделять и заменять определенные объекты, такие как деревья, автомобили, здания и т. д. с помощью компьютерных ресурсов (CG) и тем самым улучшить общую текстуру.

Управляемая ИИ семантическая сегментация 3D-моделей Aerometrex теперь дает такую возможность, позволяя сбалансировать естественную среду и ультрареальные игровые объекты.

Каково будущее геопространственного ИИ?

Для стабильного развития глубокого обучения необходимы качественные обучающие данные. Aerometrex генерирует огромные объемы обучающих данных для своих собственных нейронных сетей. Однако речь идет не только о количестве данных, но и, что более важно, о вариациях в этих наборах данных, их качестве и точности аннотаций.

Цель Aerometrex заключается в классификации всех объектов без исключения в рамках своих 2D-карт и 3D-моделей. Кроме того, компания занимается субобъектным уровнем, мелкозернистой семантической сегментацией, например, для классификации строительной мебели, такой как окна, дымоходы, типы крыш, солнечные панели и т.д. Это позволит предприятиям запрашивать геопространственные данные для объектов, которые соответствуют очень подробным и конкретным критериям в рамках 2D или 3D карты, создавая действительно интеллектуальные пространственные знания.