fbpx

Основные тенденции в геопространственных технологиях в 2020

Больше, быстрее, автоматизация: тенденции в геопространственных технологиях в 2020 году

По словам директора по цифровым технологиям подразделения Hexagon Geosystems Джоша Вайса, статья которого опубликована в издании geo4construction, сегодня три основных тенденции в геопространственных технологиях — это большие наборы данных, более быстрое цифровое внедрение и автономные подключенные экосистемы.

Стать больше и лучше

В уже ставшей краеугольным камнем книге по этой теме «Большие данные» Кеннета Кукьера и Виктора Майера-Шенбергера есть факт, который не перестает удивлять. У каждого человека на Земле в настоящее время в 320 раз больше информации, чем во всей Александрийской библиотеке третьего века, известной в свое время как вершина всех человеческих знаний. Учитывая, что книга была впервые опубликована в 2013 году, это число, безусловно, выросло в геометрической прогрессии.

Однако стремительный рост объемов данных привел к возникновению разрыва между производством и использованием. Человеческий мозг не приспособлен к тому, чтобы справляться с количеством стимуляции, направляемой на нас ежедневно. Поскольку объемы наборов данных постоянно растут, и во избежание перегрузки данными эти данные должны становиться более интеллектуальными. Необходимо создать щит между людьми и данными, чтобы защитить их от подавляющей массы. Как мы формируем этот щит? С помощью таких технологий, как искусственный интеллект (AI), периферийные вычисления и машинное обучение.  

Именно поэтому в Hexagon сместили фокус своего бизнеса на сбор, оцифровку и объединение данных в то, что в компании называют интеллектуальной цифровой реальностью. В этой реальности данные доступны в цифровом виде, обеспечивая беспрепятственный доступ к информации физического мира в цифровом мире; бесконечно подключены, получая данные из нескольких источников одновременно; и автономно интеллектуальный, использующий данные для принятия решений без посторонней помощи и становящийся со временем умнее.

Оцифровка быстрее и эффективнее

В 2020 году мир столкнулся с множеством проблем, особенно с глобальной пандемией, которая вынудила большинство предприятий использовать удаленную работу и интернет сети. Всем пришлось найти новые способы объединиться, оставаться на связи и работать над обновленными целями в этой «новой реальности». И, возможно, благодаря этим трудностям, мы становимся свидетелями более быстрого внедрения стратегий цифровизации для адаптации бизнес-моделей и преодоления этих вновь появившихся проблем.

Об этом свидетельствует целый ряд подготовительных действий со стороны компаний по всему миру, когда ситуация вызвала новую эру социально дистанцированных операций. Некоторые продвинулись дальше в своем пути к цифровизации и, следовательно, были лучше подготовлены для внесения быстрых изменений, необходимых для продолжения бизнеса. Те, кто этого не сделал, быстро приспосабливаются, основываясь на извлеченных уроках.  

Будь то изобретения, меняющие отрасль, такие как хлопкоочиститель, положивший начало промышленной революции, или всемирный кризис, который мы сейчас переживаем, потребность в быстрых инновациях для адаптации к этим изменениям всегда приводит к эволюции. Поскольку цифровизация продолжает двигать вперед бизнес и общество, те, кто проявляет гибкость и применяет эти стратегии сейчас или даже раньше, станут явными победителями. Те, кто продолжают сопротивляться и ждут, что «все вернется в норму», лишь усложняют себе неизбежный исход.    

В геопространственной индустрии этот результат включает более широкое и быстрое использование решений для захвата реальности с целью создания “цифровых двойников” объектов для продолжения работы. Точная копия шахты, которая часто находится в сотнях, если не тысячах километрах, в чрезвычайно удаленной местности и с множеством недоступных частей, таких как вертикальные шахты, позволяет операторам работать без задержек. В строительстве мы видим, что бригады все больше работают с облаками точек лазерного сканирования для выполнения проверок в процессе строительства, причем все это на расстоянии, когда физический доступ к объекту невозможен. Облачные платформы, на которых вся информация о проектах передается заинтересованным сторонам для всестороннего понимания, такие как Leica ConX , также играют определенную роль на пути к цифровизации в эту новую эру бизнеса.

Следующая остановка — автоматизация.

Никогда еще необходимость в трехмерном цифровом двойнике в реальном времени для работы с таким огромным объемом данных была очевидна.

Автоматизация все больше и больше      

Когда эти огромные объемы данных оцифровываются и могут принимать самостоятельные решения без вмешательства человека, мы достигаем автоматизации. Это состояние самодостаточной технологии, которая с помощью алгоритмов учится на ошибках, со временем становится умнее и дополняет интеллектуальную цифровую реальность. Автономность — это данные, работающие в лучшем, наиболее продвинутом состоянии.

Автономные решения выходят за рамки просто беспилотных автомобилей. ИИ, являющийся неотъемлемой частью этой технологии, позволит машинам понимать не только свои собственные системы, но и внешние ситуации вокруг них. Благодаря оптимизации транспортных средств и автопарков эти автомобили смогут регулировать себя и автоматически знать, когда следует увеличивать или уменьшать скорость, что приведет к плавному потоку движения, значительно меньшему количеству заторов и в целом более надежным транспортным возможностям. По мере того, как алгоритмы и расширенная аналитика продолжают потреблять данные и самообразовываться, мы увидим более безопасные города, более чистые источники энергии, более умные здания и более устойчивое будущее.   

Автоматизация в геопространственных технологиях принимает различные формы. Например, программа контента HxGN , крупнейшая библиотека высокоточных данных с воздуха, предлагает регулярные аэрофотоснимки для получения повторяемой информации. Эти нормализованные наборы данных легко используются алгоритмами, которые обрабатывают и обучают машинное обучение и искусственный интеллект, что позволяет этим технологиям выполнять автоматические обновления, такие как обнаружение изменений, быстрее и с меньшими затратами.