L’intelligenza artificiale viene utilizzata per comprendere il mondo geospaziale per migliorare le prestazioni aziendali e governative
Recentemente, ci sono state brevi notizie su Microsoft Flight Simulator e una torre alta più di 200 piani , creata da un errore di battitura. Per quanto divertente fosse, mancava il quadro più ampio. Google Earth ha avviato una tendenza che è continuata e la virtualizzazione del mondo è proceduta a un ritmo rapido. Siamo ora al punto in cui questo lavoro ottiene un reale vantaggio aziendale, supportando l’applicazione dell’intelligenza artificiale (AI) a un numero ancora maggiore di problemi.
Ci sono state discussioni più piccole sulla virtualizzazione e la realtà aumentata, per analizzare e migliorare le prestazioni nei negozi e in altri spazi più piccoli. Tuttavia, analogamente a come una spinta per un gioco migliore ha portato alle GPU di NVIDIA, che hanno contribuito a far progredire l’IA, l’attività di acquisizione di una base di immagini globale per migliorare il gioco può ora aiutare l’IA a prestare le sue capacità a nuove aree.
La cosa interessante è che il volume delle immagini geografiche sta iniziando a fornire analisi a un’ampia gamma di aziende. Sia le aziende che i governi stanno iniziando a utilizzare le immagini per stimare le condizioni delle foreste, i raccolti e altri problemi su larga scala. In un’altra interessante applicazione, l’analisi di edifici e altre grandi strutture sta iniziando a produrre un ROI sulle ispezioni.
Un esempio è l’ispezione di un tipo di struttura chiamata serbatoio dell’olio galleggiante. È, come suggerisce il nome, un serbatoio di stoccaggio dell’olio. Ciò che è interessante è che il tetto galleggia sopra l’olio, alzandosi e abbassandosi in base al livello dell’olio. Il sistema Blackshark.ai , che include 200 GPU, funziona con immagini satellitari, timestamp dell’immagine e ombre fornite dalle strutture. È quindi semplice trigonometria fornire una stima del volume dell’olio. Nota, questo è positivo per le stime delle riserve petrolifere governative e per le assicurazioni, ma le aziende vorrebbero informazioni più dettagliate.
In questo esempio, l’IA è nella componente di visione artificiale, non è richiesta per la creazione del preventivo. Tuttavia, ci sono esempi in cui l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per ulteriori analisi. Immagina un governo che cerchi di stimare l’utilizzo di energia o la base imponibile a seconda del tipo di edificio. Un’immagine satellitare può essere analizzata da un sistema di intelligenza artificiale in grado di identificare i tipi di edifici da ciò che si trova sul tetto. La dimensione dei sistemi HVAC, ad esempio, può aiutare a identificare le dimensioni di un edificio e il tipo di utilizzo.
“L’immagine è il punto di partenza per l’analisi”, ha affermato Michael Putz, CEO e co-fondatore di Blackshark.ai. “La ricostruzione semantica è il processo di aggiunta di informazioni semantiche necessarie per decisioni critiche da parte di aziende, governi e individui”. I sistemi di visione artificiale del passato hanno solo immagini migliorate, lasciando alle persone il compito di chiarire gli elementi. L’intelligenza artificiale può svolgere il lavoro di identificazione degli oggetti, aggiungendo la semantica necessaria per velocizzare l’analisi e migliorare l’accuratezza del processo decisionale.
All’indomani di eventi come terremoti, inondazioni e altri disastri naturali, il confronto con le immagini precedenti può preparare rapidamente sia i governi, le ONG e le compagnie di assicurazione a intraprendere un’azione più rapida ed efficace.
Il rendering di immagini 2D in simulazioni 3D offre anche altri vantaggi aziendali. Considera la propagazione del segnale wireless. 3G e 5G hanno diverse funzionalità di trasmissione. La simulazione delle caratteristiche geospaziali può aiutare la gamma di copertura e l’analisi dei costi di ingegneria per un ROI ottimale per il posizionamento delle torri.
Notare gli “individui” menzionati Michael Putz. Pensa all’analisi semantica e al cortile di qualcuno. Poiché l’IA è in grado di identificare oggetti e persino di eseguire il rendering di immagini satellitari 2D in rappresentazioni 3D, ciò migliora la capacità dei proprietari di case e delle piccole imprese di lavorare insieme per combinare AI e VR per pianificare i cambiamenti. L’esempio fornito dal signor Putz è stato l’aggiunta di una piscina a un cortile. Essere in grado di visualizzare ciò in 3D potrebbe aiutare i proprietari a controllare la linea del sito e vedere se potrebbe essere necessario altro lavoro, come recinzioni più alte per la privacy.
A questo punto, vedo che la tecnologia si concentra sulle soluzioni di fascia alta, come quelle per le grandi aziende e per le agenzie governative. Come per tutte le nuove arene di prodotti, i progressi faranno scendere i prezzi e il modello Cloud significherà che le applicazioni consumer diventeranno redditizie, ma non ancora.
L’acquisizione di immagini geospaziali è iniziata in piccolo, ma ora è cresciuta su vasta scala. L’aggiunta dell’IA migliora sia la visione artificiale che l’analisi a valle. Questo è un altro luogo in cui il mondo intorno a noi viene potenziato dall’intelligenza artificiale.
