Po burzy sztuczna inteligencja Eagleview może przeanalizować tysiące dachów w ciągu kilku minut, pomagając zidentyfikować uszkodzenia, oszacować naprawy i pomóc społecznościom w szybszym powrocie do zdrowia. Dla rodzin czekających na odbudowę te spostrzeżenia oznaczają połączenia ze służbami ratunkowymi i wykonawcami napraw w ciągu godzin, a nie dni.
W ciągu ostatniego roku sztuczna inteligencja eksplodowała w świadomości publicznej, zasilając chatboty, generując obrazy i klipy filmowe oraz wywołując rozmowy o tym, jak zmieni ona nasze życie. Ale sztuczna inteligencja ewoluuje od dziesięcioleci.
Pracuję w tej dziedzinie od ponad 20 lat, zaczynając od modeli predykcyjnych pod koniec lat 90-tych, przechodząc do sieci neuronowych i głębokiego uczenia się, a teraz kierując inicjatywami AI w Eagleview. Technologie zmieniły się diametralnie, ale teoria i cel zawsze były takie same: pomaganie maszynom w zrozumieniu danych, aby ludzie mogli wytyczyć lepszą ścieżkę na przyszłość. W Eagleview kontynuuję tę pracę, koncentrując się na tym, jak możemy wykorzystać zaawansowaną sztuczną inteligencję z naszymi światowej klasy zdjęciami lotniczymi, aby zrozumieć i wchodzić w interakcje ze światem fizycznym.
Zrozumienie ewolucji sztucznej inteligencji
Mówiąc prościej, widzimy sztuczną inteligencję, gdy maszyna wykonuje zadanie, które normalnie wymaga ludzkiego umysłu. Może to oznaczać kontekstualizację obiektów na obrazie, identyfikację kluczowych elementów historii lub przewidywanie wyników na podstawie danych. Niektóre z pierwszych twierdzeń dotyczących systemów "AI" opierały się na modelach statystycznych - modelach, które są obecnie oznaczane jako "uczenie maszynowe" - które wydobywały wzorce z danych i wykorzystywały je do przewidywania. Późniejsze aplikacje z sieciami neuronowymi i głębokim uczeniem również zostały oznaczone jako "AI", z bardziej wyrafinowanymi reprezentacjami i możliwością przetwarzania danych przez sieci neuronowe.
Dzisiejsza sztuczna inteligencja wygląda inaczej. Najnowsza generacja modeli opiera się na poprzednich osiągnięciach, dodając mechanizmy pomagające maszynom postrzegać dane wejściowe i utrzymywać uwagę na kluczowych elementach. Te nowe "transformatory" sztucznej inteligencji rozwijają relacje między słowami, kontekstualizują obrazy i interpretują dane w bardziej elastyczny i dynamiczny sposób. Podejścia te stanowią podstawę dużych modeli językowych (LLM) w ChatGPT i Claude, a także generatywnych narzędzi graficznych AI, takich jak Midjourney, oraz najnowszej generacji wideo w Sora 2.
Alan Turing, kryptograf często uznawany za ojca informatyki, zaproponował, że poznamy sztuczną inteligencję poprzez "grę imitacyjną". Stwierdził, że będziemy wiedzieć, że sztuczna inteligencja pojawiła się, gdy osoba nie będzie w stanie odróżnić rozmowy z człowiekiem od rozmowy z maszyną. Dzięki dzisiejszym aplikacjom wyraźnie spełniliśmy wymagania testu Turinga.
Turing nie powiedział jednak, co powinniśmy zrobić ze sztuczną inteligencją, gdy już się pojawi. Wierzę, że przyszłość sztucznej inteligencji nie polega na zastąpieniu ludzkiego wglądu, ale raczej na jego wzmocnieniu.
Misją Eagleview zawsze było przechwytywanie najdokładniejszych obrazów świata w wysokiej rozdzielczości i przekształcanie ich w spostrzeżenia, które mogą wykorzystać nasi klienci. A gdy sztuczna inteligencja ewoluowała od prostych algorytmów rozpoznawania wzorców do systemów, które rozumieją kontekst, odblokowała nową granicę dla Eagleview, zamieniając surowe piksele w użyteczną inteligencję. Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki widzimy, rozumiemy i reagujemy na świat.
Zdjęcia lotnicze zawierają ogromną ilość informacji. Każdy obraz zawiera informacje o materiałach, kształtach, cieniach, roślinności, wodzie, infrastrukturze i nie tylko. Ponadto obrazy zawierają bardzo ważne informacje o relacjach między obiektami. Tradycyjnie interpretacja obrazów i zrozumienie szczegółów dotyczących obiektów i relacji między nimi wymagało zespołów ekspertów i dużo czasu. Sztuczna inteligencja robi to teraz natychmiast i na dużą skalę, zmieniając sposób, w jaki korzystamy z obrazów.
Sztuczna inteligencja identyfikuje teraz dachy, panele słoneczne i drzewa natychmiast i z dokładnością, która kiedyś wymagała godzin analizy przez człowieka. Zaawansowana sztuczna inteligencja może pójść dalej, dostrzegając wzorce w czasie, takie jak ewolucja sąsiedztwa, gdzie roślinność może wkraczać na linie energetyczne lub jak burza wpłynęła na społeczność.
Od obrazu do wglądu: Następna granica
Największą siłą sztucznej inteligencji jest jej zdolność do przetwarzania ogromnych ilości danych i znajdowania znaczenia i zrozumienia ze złożoności. W odniesieniu do zdjęć lotniczych oznacza to wykorzystanie milionów pikseli w celu uzyskania użytecznej wiedzy.
W inteligencji geoprzestrzennej sztuczna inteligencja nie tylko odpowiada na pytania; pozwala nam zadawać lepsze pytania. Wyobraźmy sobie, że wykonawca otrzymuje natychmiastową odpowiedź na pytanie biznesowe typu "Zaprowadź mnie do pobliskich nieruchomości z dachami, które wymagają wymiany, i tylko tych, których właściciele są prawdopodobnie gotowi do zakupu". Można też pomyśleć o tym, jak rzeczoznawca ubezpieczeniowy może w kilka sekund porównać zdjęcia sprzed i po burzy i wykorzystać je do zdalnej oceny szkód. Albo jak planista miejski może zrozumieć zmiany środowiskowe, takie jak utrata koron drzew lub ryzyko powodzi, bez konieczności wychodzenia w teren. Nasza praca w dziedzinie geoprzestrzennej sztucznej inteligencji nie tylko zmienia sposób mapowania świata - na nowo definiuje sposób, w jaki organizacje rozumieją ryzyko, wzrost i możliwości.
Systemy Eagleview będą miały znaczenie dla branż wykraczających poza naszą tradycyjną publiczność, aby uzyskać szybsze, bardziej precyzyjne i intuicyjne odpowiedzi. Nasze obrazy zapewniają bogatą podstawę wizualną, a sztuczna inteligencja zapewnia warstwę rozumowania, która czyni ją łatwo dostępną.
Droga przed nami
Kolejną granicą jest prawdziwa inteligencja geoprzestrzenna. Nie widzimy już świata tylko z góry, ale jesteśmy w stanie go zrozumieć i reagować na niego na dużą skalę. Po raz pierwszy dysponujemy mocą obliczeniową, jakością danych i wyrafinowaniem modeli, aby stworzyć prawdziwie inteligentne zrozumienie naszych zabudowanych i naturalnych środowisk. Modele sztucznej inteligencji Eagleview są szkolone na najbardziej szczegółowym zestawie danych lotniczych na świecie, co skutkuje bardziej precyzyjnymi informacjami, szybszymi odpowiedziami i nowymi możliwościami, które na nowo zdefiniują to, co jest możliwe w inteligencji geoprzestrzennej. Sztuczna inteligencja z pewnością przyniesie predykcyjne modelowanie środowiska, precyzyjne monitorowanie infrastruktury i adaptacyjne reagowanie na katastrofy.
Eagleview łączy największy na świecie i najwyższej jakości zbiór danych lotniczych z niestandardowymi modelami sztucznej inteligencji, tworząc poziom zrozumienia geoprzestrzennego, który nie ma sobie równych w branży. Przekształcając piksele we wzorce, a wzorce w spostrzeżenia, pomagamy zarówno naszym tradycyjnym, jak i nowym klientom przekształcać spostrzeżenia w działania. A to dopiero początek. Wraz z konwergencją sztucznej inteligencji i obrazów wkraczamy w erę, w której każdy piksel opowiada historię, a Eagleview będzie tam, aby nadać sens każdemu nowemu horyzontowi.
Dr Dylan Kesler
Szef działu AI w Eagleview
Dr Dylan Kesler, Head of AI w Eagleview, ma ponad dziesięcioletnie doświadczenie w rozwijaniu technologii sztucznej inteligencji i opracowywaniu rzeczywistych rozwiązań dla klientów komercyjnych i rządowych. Jego praca obejmuje ponad sześćdziesiąt recenzowanych publikacji i rozdziałów książek, wiele opatentowanych technologii oraz produkty AI szeroko stosowane zarówno w sektorze publicznym, jak i prywatnym.Dr Kesler uzyskał tytuł doktora i magistra na Oregon State University, a wcześniej pracował na wydziale badań i nauczania w Virginia Tech i University of Missouri.