Post gościnny autorstwa Emily Folk
Bez wątpienia drony szturmem podbiły rynek konsumencki. To ulubiona zabawka każdego emerytowanego inżyniera i ciekawskiego dziecka. Jednak wpływ dronów na krajobraz komercyjny dopiero zaczyna się ujawniać. Od inspekcji infrastruktury, pomiarów terenu i dostaw do domu po wpływ na rolnictwo i produkcję, drony są bogatym źródłem produktywności i danych.
Uczenie maszynowe wyniesie istniejące drony na jeszcze wyższy poziom. Są już niezwykle przydatnymi narzędziami do obserwacji naszego otoczenia, ale uczenie maszynowe oznacza, że drony mogą nie tylko patrzeć na otoczenie, ale także postrzegać i interpretować otoczenie. Oto trzy główne sposoby, w jakie już umożliwia zmianę.
1. Poprawa rozpoznawania wzorców w zautomatyzowanych kontrolach
Struktury fizyczne, takie jak mosty i turbiny wiatrowe, są złożone i imponujące. Do tej pory, utrzymanie infrastruktury krajowej w dobrym stanie wymagało dużych zespołów wysoko wykwalifikowanych inżynierów sprawdzających każdą część i instalację. Jednak wyższe koszty i niewłaściwe ustalanie priorytetów politycznych przyniosły coraz słabszy zwrot z naszych inwestycji publicznych.
Uczenie maszynowe daje dronom możliwości rozpoznawania wzorców. Dzięki programowaniu oraz odpowiednim kamerom i czujnikom mogą bezpiecznie, wydajnie, a nawet automatycznie przeprowadzać bieżące i szczegółowe inspekcje dużych projektów budowlanych i infrastrukturalnych.
Na małą skalę taka technologia zapewnia wyszkolone modele, które można wykorzystać do znacznie szybszego i dokładniejszego znajdowania wad produktu i oceny jednolitości, jednocześnie podnosząc dotychczasowych pracowników kontroli jakości do bardziej wymagających poznawczo i lepiej płatnych prac. Ten rozwój często przychodzi bez firm rezygnujących z jakichkolwiek pracowników. Te same podstawy technologiczne łatwo skalują się do rozmiaru rozwiązania problemu niedoboru infrastruktury w kraju.
2. Optymalizacja i planowanie działań na placu budowy
Kierownicy budów wiedzą aż za dobrze, że nie mogą mieć oczu na raz. A jednak wszędzie na miejscu odbywają się dziesiątki pracochłonnych i często ryzykownych czynności, od lewania fundamentów po wznoszenie ścian i zmianę kształtu terenu.
Zautomatyzowane lub zdalnie sterowane drony powietrzne będą miały ogromny wpływ w takich środowiskach. Wykorzystując uczenie maszynowe i wytrenowane modele, drony budowlane mogą śledzić wszystkie wydarzenia na placu budowy. Będą w stanie „zrozumieć”, jak witryna zmienia się codziennie i w trakcie projektu, dostarczać prognozy kosztów i harmonogramu oraz pomóc zoptymalizować kolejność i sposób wykonywania zadań.
Według McKinsey’s „Imagining Construction’s Digital Future” narody świata muszą łącznie wydać około 57 bilionów dolarów na swoją infrastrukturę do roku 2030, aby dotrzymać kroku wzrostowi światowego PKB. Ten sam raport przewiduje, że zaawansowane pomiary, geolokalizacja i inne technologie w połączeniu z dronami „dramatycznie poprawią dokładność i szybkość” tych wielu niezbędnych projektów budowlanych.
Ponieważ drony przejmują coraz więcej ról, które zwykle pełnią kierownicy budów, można oczekiwać, że podobnie zaobserwujemy obecność dronów w planowaniu urbanistycznym. Wdrażanie dronów w celu inteligentnego badania wzorców pojazdów i pieszych oraz tworzenia zaleceń dotyczących układu i przepływu ruchu jest prawie na pewno tuż za rogiem.
3. Przewidywanie i zapobieganie kłusownictwu i innym przestępstwom
Niektóre miasta w USA już zakazały lub rozważają wprowadzenie zakazu używania rozpoznawania twarzy i innych technologii przez społeczność organów ścigania. Według działaczy należy rozważyć podobne przepisy na szczeblu federalnym. Jednak zaawansowane technologie mają wiele do zaoferowania, jeśli chodzi o przewidywanie zachowań przestępczych — przynajmniej w wybranych okolicznościach.
Najlepszym przykładem jest Fundacja Lindbergh i firma Neurala zajmująca się technologią dronów, współpracują w celu zwalczania kłusownictwa słoni w Afryce. Neurala twierdzi, że jej oprogramowanie, które jest oparte na uczeniu maszynowym, może przetworzyć w ciągu 20 minut taką samą ilość materiału z monitoringu, jaka zajęłaby dni lub godziny w przypadku technologii poprzedniej generacji.
W walce z kłusownictwem implikuje to, że ci „pasterze powietrzni” mogą automatycznie patrolować ogromne obszary naturalnego krajobrazu przy bardzo niewielkiej liczbie wskazówek i rozpoznawać kłusownictwo, zanim kłopotliwe elementy dotrą do ostoi dzikiej przyrody. A nawet jeśli na zdjęciu nie ma żadnych przestępców, ten poziom inteligencji jest przydatny do wyszukiwania i przewidywania ruchów chronionych populacji zwierząt lub tych z potencjałem badawczym.
Uczenie maszynowe i drony:wynikowe zestawienie
To tylko krótkie spojrzenie na niektóre sposoby, w jakie uczenie maszynowe sprawia, że komercyjne drony stają się bardziej użyteczne, bardziej spostrzegawcze, wydajniejsze i jeszcze bardziej proaktywne. Z czasem możemy się spodziewać, że zarówno drony, jak i uczenie maszynowe będą obecne w niemal każdym zakątku sfery publicznej i prywatnej, zapewniając jeszcze bardziej imponujące wyniki w miarę postępu technologii.
Biografia autora:
Emily jest autorką zielonych technologii, która zajmuje się tematyką energii odnawialnej i zrównoważonego projektowania. Więcej o jej pracach można przeczytać na jej blogu Conservation Folks.