Как ИИ повлияет на эволюцию традиционного инструментария для съемки:

В 2017 году стоимость недвижимости в мире достигла ошеломляющих 280 триллионов долларов. Центральным элементом процесса оценки, стоящего за этой цифрой, была работа, проделанная тысячами геодезистов по всему миру. Хотя их профессия часто остается незамеченной, их задача — анализ недвижимости и подготовка официальных отчетов об оценке — необходима для различных участников сектора недвижимости, от банков и юристов до строителей и градостроителей.

Стать геодезистом непросто. Для завершения обучения и получения статуса присяжного требуется примерно 3-4 года. Будущие геодезисты должны будут освоить определенное оборудование и узнать о переменных, влияющих на данное имущество, включая планы этажей, промеры и условия строительства.

Множество движущихся частей в геодезических проектах создают две основные проблемы. Во-первых, огромное количество переменных и точек данных, которые необходимо учитывать, делает процесс невероятно трудоемким. Еще до физической оценки собственности геодезисты тратят день на исследование на рабочем столе, создавая подробный предварительный отчет, состоящий из поисковых запросов Google Street View, анализа сопоставимых общедоступных данных, данных о местных достопримечательностях и исторических данных с порталов недвижимости. В сочетании с высоким уровнем практических навыков, необходимых для получения квалификации геодезиста, этот процесс действительно является дорогостоящим. Во-вторых, поскольку отчеты действительны только в течение ограниченного периода времени, затраты для потребителя не только высоки, но и часты.

В эту эпоху постоянных технологических инноваций отрасли, от веб-дизайна до сельского хозяйства, использовали возможности ИИ, чтобы уменьшить свою зависимость от неэффективных ручных процессов. Тем не менее, несмотря на это, штативы и теодолиты традиционных геодезистов по-прежнему кажутся слишком обычными. Однако идея о том, что процессы сбора данных (например, те, которые используются для подготовки предварительных отчетов) могут быть интегрированы в единый алгоритм экономии времени, вряд ли является революционной. В этом контексте отчеты могут быть завершены в течение нескольких минут и подтверждены инспектором путем простой двойной проверки информации и проверки доказательств.

Некоторые платформы уже реализовали эти концепции. Неукоснительное соблюдение определенных правил и положений имеет центральное значение для съемки, и технологии, основанные на данных, действительно использовались для облегчения этого. AI Solutions, например, упростила мониторинг асбеста, их программное обеспечение позволяет пользователям совместно работать над важными точками данных, применять данные к аналогичным свойствам, автоматически проверять компетентность своих подрядчиков и упрощать передачу полученных отчетов.

То же самое программное обеспечение на основе ИИ, которое управляет асбестом, возможно, могло бы использовать интеллектуальные датчики для сбора других данных в реальном времени, что уже доказало свою возможность с датчиками утечек. Даже сложные, опасные и часто невозможные осмотры крыш с использованием данных, полученных с помощью программного обеспечения для обработки изображений дрона, которые мгновенно передаются всем другим геодезистам в этом районе, могут стать безрисковыми.

Если такое программное обеспечение, как BIM, может помочь построить здание, используя единую систему компьютерных моделей, будущее, в котором интеллектуальные датчики и технология машинного обучения, интегрированные в процесс строительства через приложения, которые получают данные в режиме реального времени от общенациональной сети геодезистов, не это кажется надуманным. Сокращение количества ошибок, переделок и затрат как для потребителей, так и для бизнеса кажется технологически осуществимым. Вы можете себе представить такие платформы, как Seeable, работающие вместе с передовыми технологиями 3D-изображения, такими как этот образец от Leica.

Геодезист будущего по-прежнему будет иметь аналогичные требования. Им еще нужно уметь оценивать состояние здания и изучать законы, регулирующие их профессию. Но в их кармане вы можете найти новейший смартфон с приложением, которое связывает их с объединенными знаниями как новейших алгоритмов машинного обучения, так и профессиональным опытом их коллег-людей, что позволяет им выполнять свою работу быстрее и точнее, чем их коллеги. предшественники. Хотя они по-прежнему будут захватывать изображения, видео и звук вручную, система ИИ, анализирующая их в фоновом режиме, может генерировать собственный контрольный список соответствующих задач, которые необходимо выполнить, автоматически заполнять все соответствующие данные из общедоступных источников, использовать анализ OCR для выделения соответствующие части собственности и предоставить платформу для совместной работы, чтобы к тому времени, когда геодезист вернется в свой офис, все, что нужно, — это собрать все воедино.

Тем не менее, кажется, что каждая компания хочет создать что-то свое. Говорят, что ИИ теоретически может выполнять 90% работы геодезиста, но прелесть геодезиста-человека заключается в его способности соединять точки на разных этапах решения проблемы. AI Solutions хочет облегчить управление асбестом, а не определять герметичность крыши. Seeable создает трехмерные изображения интерьеров; Просмотр улиц Google показывает улицу снаружи и позволяет геодезисту вернуться в прошлое с помощью архивных изображений просмотра улиц. У нас есть технология для количественной оценки и обработки почти каждой движущейся части и минимизации человеческого риска. Такие компании, как Платформа искусственного интеллекта Google, могут стать началом, делая акцент на сотрудничестве и гибкости, но хотя машинное обучение действительно способно постигать системы законов и процессов, то, что оно будет советовать — и как оно приведет к этим решениям, — это процесс, который мы еще предстоит расшифровать. Однако мы знаем, что нам нужны инновационные программные решения, доступные по цене и способные интегрироваться с существующими аппаратными технологиями смартфонов.