Тенденции развития геопространственных технологий в 2020 году

В  журнале «География для строительства: строим 3D-мир»  30.07.2020 опубликована статья Josh Weiss «Больше, быстрее, автоматизация: тенденции в геопространственных технологиях в 2020 г. и далее». Автор работает в компании «Hexagon Geosystems». В статье изложено мнение автора о тенденциях развития геопространственных технологиях в ближайшее время.  Автор выделяет три основные тенденции.

1.Более широкое использование больших данных. Стремительный рост объемов данных создал разрыв между производством и использованием данных. Человеческий мозг не приспособлен к тому, чтобы справляться с тем количеством информации, которая направляется на него ежедневно. Поскольку объемы наборов данных постоянно растут, то во избежание перегрузки ими, необходимо создать щит между людьми и данными, чтобы защитить людей от подавляющей их массы. Такой щит формируется посредством таких технологий, как искусственный интеллект (AI) + периферийные вычисления + машинное обучение. Автор приводит пример компании Hexagon, где он работает. Здесь  фокус бизнеса сместился на сбор, оцифровку и объединение данных в то, что сегодня называется  интеллектуальной цифровой реальностью. В этой реальности данные поступают от множества источников одновременно к автономному «интеллектуальному агенту» AI, который использует их для принятия решений без посторонней помощи и который с течением времени становится все умнее, заставляя данные работать на благо управления отдельными экосистемами, объектами, территориями.

2.Реинжиниринг бизнес-процессов. В 2020 году мир столкнулся с множеством проблем, особенно с глобальной пандемией, которые вынудили большинство предприятий использовать удаленную работу в сети. Всем пришлось найти новые способы объединяться, оставаться на связи и работать над обновленными целями в этой «новой норме». Благодаря этим трудностям и, возможно, благодаря им, наблюдается более быстрое внедрение стратегий цифровизации для адаптации традиционных бизнес-моделей и преодоления  новых проблем. В геопространственной индустрии этот результат включает более широкое и быстрое использование решений для создания цифровых двойников физических объектов. Приводится ряд примеров. Например, точная цифровая копия шахты, которая часто находится в сотнях, если не тысячах миль, в чрезвычайно удаленной местности и со многими недоступными частями, такими как вертикальные шахты, и позволяет операторам работать без задержек. Другой пример, строительство, когда становится возможным работать с облаками точек лазерного сканирования для управления, выполнения проверок процесса строительства, его планирования, причем 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, играют определенную роль на пути к цифровизации в эту новую эру бизнеса.

3.Ускорение автоматизации. Тенденция поясняется на нескольких примерах самодостаточных технологий, то есть автономных технологий с самообучением. Это беспилотные автомобили, более безопасные города, более чистые источники энергии, более умные здания и более устойчивое будущее. Автоматизация в геопространственных технологиях здесь принимает различные формы. Например, программа HxGN, крупнейшая библиотека высокоточных данных дистанционного зондирования Земли, предлагает регулярные аэрофотоснимки для получения повторяемой информации. Эти нормализованные наборы данных легко используются алгоритмами, которые обрабатывают и обучают искусственный интеллект, что позволяет выполнять автоматические обновления, обнаруживать быстрее и с меньшими затратами изменения на местности, .

 Примечательно, что в статье перспективы развития пространственных данных никак не связываются с земельным администрированием, что имело место десяток лет тому назад.