Меню

Искусственный интеллект в геопространстве

Использование искусственного интеллекта (ИИ) в геопространственном секторе уже приносит дивиденды, но впереди еще долгий путь.

В научно-фантастическом романе Д. Ф. Джонса 1966 года гигантский суперкомпьютер под названием "Колосс" был построен Соединенными Штатами для полного контроля над обороноспособностью страны. Устранение эмоциональных и ненадежных людей из процесса принятия решений о войне и мире. Компьютер предназначен был для того, чтобы строго следовать запрограммированным в нем правилам и действовать только в целях обороны. Но через несколько часов после включения Колосс становится разумным и решает, что он намного превосходит людей. Когда Советский Союз неожиданно включили свой собственный, похожий, суперкомпьютер почти в одно и то же время, две машины соединили свои головы и решили захватить мир. Появилась угроза ядерного уничтожения, если кто-нибудь попытается их остановить. (Несколько городов действительно взрываются в течение романа).

Это преувеличенное представление о том, что может произойти, если слишком большой контроль будет передан в руки компьютеров. Но искусственный интеллект и системы машинного обучения обещают предоставить всем нам огромные возможности. Они уже хорошо справляются с задачами в медицинских исследованиях, анализе климата и многих других областях.

Как насчет геопространственной индустрии? Насколько большую роль играет искусственный интеллект в этом секторе в настоящее время и куда он приведет нас в ближайшие пять-десять лет? Именно об этом говорится в недавно опубликованном докладе "Применение и политика в области геопространственного ИИ/МО (GeoAI) – Глобальная перспектива", подготовленном Всемирным советом геопространственной промышленности (WGIC).


Ловим волну

В отчете собраны материалы компаний, государственных органов, ученых и исследовательских агентств по всему миру, оценивали состояние ИИ/МЛ в геопространственном секторе в 12 конкретных странах или регионах — Австралии, Бразилии, Китае, ЕС, Индии, Израиле, Катаре, Саудовской Аравии, Сингапуре, Южной Корее, Объединенных Арабских Эмиратах, Великобритании и США.

Включение Австралии является признанием того, что страна в целом признана одним из лидеров в области исследований, разработок и применения ИИ/МЛ. В своем последнем годовом бюджете федеральное правительство объявило о крупном цифровом капитале, который включает 124,1 миллиона долларов США для инициатив в области ИИ, таких как Национальный центр искусственного интеллекта, возглавляемый Data 61 и поддерживаемый Центрами ИИ и цифровых возможностей. Это в дополнение к текущему широкому развитию ИИ в государственных органах (таких как Австралийские силы обороны), университетах и исследовательских центрах, а также ведущей в мире работе Австралии в области квантовых вычислений.

В докладе излагаются действия, которые предпринимают многие страны "для подготовки к использованию результатов революции искусственного интеллекта", отмечая, что национальные государства "понимают, что если участвовать в революции неподготовленным, искусственный интеллект обязательно повредит их перспективам и вызовет потрясения в жизни их граждан".

«В то же время произошло несколько инцидентов, предупреждающих правительства о том, что ИИ является обоюдоострым мечом», - говорится в докладе, добавляя, что многие страны заявили о своем намерении "регулировать ИИ и его приложения, ограничивая потенциальный вред".

Все зависит от того, для чего используется ИИ/МЛ, и в какой степени результатам таких систем можно доверять. Авторы отмечают, что в течение следующих нескольких лет ИИ будет в основном сосредоточен на анализе данных и выполнении статистического анализа. Через три - пять лет мы увидим, что он сможет делать прогнозы; и с тех пор ИИ сможет автономно рекомендовать конкретные решения и действия.


Хорошее, плохое и возможное

Чтобы получить более полное представление о том, как ИИ в настоящее время используется в геопространственной индустрии и куда она движется дальше, мы решили провести собственное исследование, опросив мнения ряда ведущих специалистов и компаний, работающих в этой области.

«Мы живем именно в то время, когда искусственный интеллект способен делать прогнозы или рекомендовать решения, но проблемы остаются», - говорит глава отдела управления продуктами 1Spatial Себ Лессваре. «У нас уже есть искусственный интеллект, который делает прогнозы и рекомендует конкретные решения — будь то самоуправляемый автомобиль или игра в Го,» - говорит он. "Но прогнозы и решения на данный момент возможны только для относительно узких сценариев, таких как вождение или игра, оба из которых имеют определенные правила и довольно ограниченный масштаб (как признают специалисты, вождение находится на крайнем конце этого спектра)".

«Мы увидим, что эти сценарии использования (анализ, прогнозы, рекомендации) будут применяться ко все более и более обобщенным проблемам. Например, мы можем создать искусственный интеллект для определения присутствия и местоположения зданий на фотографии, но как насчет определения возраста, состояния, материалов и стиля здания? Или определение стоимости здания или его веса?» - добавляет глава отдела управления продуктами 1Spatial Себ Лессваре.

«Как насчет определения, где помощь, а где вред? Можем ли мы достичь первого, избегая второго? Доктор Заффар Садик Мохаммед-Гхауз является членом Комитета WGIC и входил в руководящий комитет по подготовке доклада. Он также является исполнительным директором по стратегическому консалтингу и международным отношениям с Spatial Vision. "Без сильной политики, управления и четких целей мы сталкиваемся с рядом проблем, в которых ИИ может нанести вред", - говорит он, добавив, однако, что "доверие в этой области и адаптивность придут".

"Искусственный интеллект в геопространстве часто понимается поверхностно, но он имеет гораздо более глубокие, значительные применения и влияет не только на профессию, но и на отрасли, в которые геопространство вносит свой вклад", - добавляет он. Вот почему, по его словам, отчет "предполагает необходимость дальнейшего развития навыков, наращивания потенциала и передачи знаний для достижения зрелости ИИ в геопространственных данных и для достижения всестороннего понимания концепций, последствий и ограничений технологии в разных отраслях".


Данные и безопасность способствуют успеху

"Существует несколько потенциальных направлений для ИИ в геопространстве", - говорит Джеймс Браун, менеджер по ИКТ в области геопространственной разведки. "Первый – это перемещение ИИ ближе к датчику (самолет, беспилотный летательный аппарат, спутник), чтобы вместо передачи необработанных данных с датчика пользователю передавался только окончательный анализ. Уже есть компании, экспериментирующие с этой концепцией, и для критически важных приложений она может оказаться весьма эффективной".

"Второе – это решение редких проблем с помощью ИИ", - добавляет он. "ИИ требует примеров для обучения. Это проблема для редких событий, таких как новые типы самолетов, редкие погодные условия и т.д. Для решения этой проблемы в настоящее время проводится большая работа по созданию синтетических данных, в которых можно моделировать примеры редких событий для создания обучающих данных. Это очень интересная область разработки, но она создает некоторые потенциальные проблемы с точки зрения проверки и подлинности данных".

Хаутан Эмад, старший консультант по ИИ в Esri Australia, соглашается. "Обучение моделей во всех вертикалях искусственного интеллекта и машинного обучения требует неограниченного доступа к высококачественным образцам данных с маркировкой",-говорит он. "Нам повезло работать в области, которая является таким большим сторонником открытых данных, и я снова и снова обращаюсь к открытым источникам информации для обучения своим моделям машинного обучения".

"С географической точки зрения наличие мощной сети открытых данных в Австралии также имеет решающее значение для успеха ИИ, поскольку большинство моделей пространственных изображений, разработанных в Северной Америке и Европе, не всегда могут быть напрямую перенесены в австралийский контекст", - добавляет он.

Наличие экосистемы открытых данных жизненно важно, соглашается Хонг Чан, технический директор ScanX. "Чем больше данных имеет доступ к экосистеме, тем больше шансов на глубокие инновации. Бюрократия ограничивает крупные корпорации; нам нужны огромные открытые наборы данных, тогда разработчики и новаторы имеют необходимые наборы данных для тестирования и определения критериев для отрасли", - говорит он.

И эти данные не ограничиваются 2D. "Хотя ИИ широко применяется в 2D-геопространственных данных, следующие улучшения будут связаны с применением ИИ к 3D-данным, таким как лидарные и 3D-цифровые модели", - говорит Фабрис Марре, менеджер по геопространственным инновациям Aerometrex. "Искусственный интеллект будет использоваться для улучшения 3D-данных путем обнаружения и замены определенных объектов в 3D-модели. Мы уже видим, как эти разработки применяются к геопространственным данным, используемым в игровых схемах".

И мы не должны забывать о безопасности. Геопространственная индустрия несет те же обязанности, что и все другие отрасли при внедрении ИИ, говорит Тран. "Когда дело доходит до развития технологий, встроенные настройки безопасности и конфиденциальности должны развиваться вместе с ними. Растущая безопасность должна быть поставлена в качестве приоритета при разработке и внедрении новых технологий".

"Я также думаю, что часть нашей ответственности как технологических компаний заключается в обеспечении безопасности наших технологий и того, чтобы наши данные, особенно те, которые доверены нам нашими заинтересованными сторонами, соответствовали строгим правилам безопасности", — добавляет он.


Человеческий фактор

Итак, учитывая вышеизложенное обсуждение сильных и слабых сторон ИИ, будет ли когда-нибудь грозить опасность геопространственному сектору достичь стадии передачи слишком большого контроля ИИ?

"Крайне важно помнить, что любой успешный проект в области искусственного интеллекта требует контроля со стороны специалистов на нескольких уровнях, начиная со сбора и подготовки данных и заканчивая разработкой и внедрением моделей", - говорит Алиреза Абедин, инженер по компьютерному зрению компании Aerometrex.

"Кроме того, как только система ИИ будет запущена в производство, модель необходимо часто контролировать и улучшать в рамках цикла обратной связи; это является решающим шагом в жизненном цикле модели ИИ".

"Я думаю, что мы еще далеки от того, чтобы полностью исключить человека из анализа геопространственных данных", - соглашается Браун. "ИИ – невероятно полезный инструмент, который может сделать обработку данных быстрее и проще, но он еще не способен мыслить творчески".

"В большинстве случаев цель использования геопространственных данных состоит в том, чтобы решить проблему. Искусственный интеллект может превращать данные в информацию, но, по крайней мере, в ближайшем будущем человек должен выбрать, какая информация ему нужна и как он хочет ее использовать для решения этой проблемы".


Австралия, искусственный интеллект и ожидания

Авторы доклада WGIC выбрали Австралию как одну из стран для более глубокого изучения. Они оценили нормативно-правовую базу страны и, в частности, отметили исследование, проведенное Комиссией по правам человека, посвященное проблеме, которую ИИ представляет для "людей, общества и экономики". Комиссия пришла к выводу, что регулирование должно быть направлено на защиту прав человека, быть "четким и подлежащим исполнению" и способствовать "принятию этических решений".

В докладе также отмечается дискуссионный документ федерального правительства 2019 года об основах этики ИИ, в котором предлагается несколько основных принципов, в том числе, что "компании, использующие такие системы, несут ответственность за любой вред, причиненный людям".

Росс Левин, генеральный директор австралийской специализированной фирмы по геопространственному и геолокационному ИИ Outline Global, говорит, что отрасль "развивается очень быстро по мере развития инструментов для поддержки быстрой разработки и выполнения моделей", но добавляет, что сектор, "особенно та его часть, которая применяется к местоположению, находится на ранних стадиях развития".

"Проблема обычно заключается в том, что конечные пользователи не имеют реалистичного представления об ИИ и его практическом применении. Сенсационность и постоянное использование термина" ИИ "означают, что установление прямой связи с пользователем/клиентом часто является жизненно важным первым шагом в этом процессе", - сказал он.

Компания Outline Global применяет свои навыки ИИ, основанные на местоположении, к самым различным сферам: от добычи полезных ископаемых до выявления инвазивных видов. Действительно, компания выиграла региональную премию APSEA 2020 года за использование искусственного интеллекта для обнаружения муравейников в Квинсленде. И Левин говорит, что модели искусственного интеллекта все время становятся умнее.

"Эти платформы продвигаются и поддерживаются облачными сервисами, такими как Azure и AWS, что также способствует расширению базы пользователей — то, что я называю "демократизацией ИИ", - сказал он.

"У компании Outline есть планы по обеспечению взаимодействия модели между конечным пользователем и моделью с помощью облачных платформ – своего рода интерфейс типа "перетаскивания и просмотра результатов". Мы работаем с Microsoft Azure — это очень захватывающее время для работы в ИИ!"


Поставка обещанных данных

В отчете WGIC по ИИ были запрошены мнения ряда экспертов, чтобы определить наиболее эффективные способы использования ИИ на благо геопространственной индустрии и общества в целом. Это основные замечания и рекомендации:

1. Расширение доступа к правительственным данным. Все участники исследования согласились с тем, что государственные данные должны быть доступны для всех, чтобы можно было реализовать преимущества GeoAI.

2. Стандарты метаданных и маркировка. Общепризнанные, четкие и всеобъемлющие стандарты метаданных имеют жизненно важное значение, равно как и надлежащая маркировка метаданных.

3. Тестовые наборы данных и контрольные показатели. Было достигнуто согласие большинства в отношении создания массива промаркированных геопространственных данных для обучения, тестирования и сравнительного анализа моделей.

4. Стимулирование доступа к частным данным. Многие данные скрыты в частных хранилищах, и это препятствует инновациям. Правительствам следует рассмотреть возможность стимулирования частных организаций к обмену такими данными, возможно, через доверительные фонды/обмены данными, с правилами, которые означают, что компании все еще могут получать свои законные выгоды.

5. Общие модели искусственного интеллекта. Некоторые участники исследования считали, что совместное использование алгоритмов/моделей важно для всеобщего блага, и действительно, ряд фирм, работающих с ИИ, выпустили модели и алгоритмы с открытым исходным кодом. Идея состоит в том, чтобы "собирать лучшие идеи отовсюду".

6. Отслеживаемость и достоверность данных. Важно обеспечить достоверность и неизменность данных, что означает возможность отслеживать данные по всей цепочке создания стоимости. Это может быть сделано с помощью технологии или соглашений (например, внедрение цифровых подписей на каждом этапе).

7. Право на самоопределение в отношении частной жизни. Геопространственные данные часто считаются "конфиденциальными", поскольку они могут быть использованы для получения личной информации. Многие правительства и граждане согласны с тем, что конфиденциальность данных важна.

8. Многосторонние обмены данными и стандарты. Следует поощрять применение универсальных стандартов в области обмена данными между странами.
26 июля / 2021