エミリーフォークによるゲスト投稿
疑いもなく、ドローンは消費者市場を席巻しました。彼らはすべて引退したエンジニアであり、好奇心旺盛な子供のお気に入りの遊び道具です。ただし、ドローンが商業環境に与える影響はまだ始まったばかりです。インフラストラクチャの検査、現地調査、宅配から農業や製造業への影響まで、ドローンは生産性とデータの豊富な情報源です。
機械学習は、既存のドローンをさらに高みへと導きます。それらはすでに私たちの周囲を観察するための非常に便利なツールですが、機械学習は、ドローンが周囲を見るだけでなく、周囲を認識して解釈できることを意味します。すでに変更を可能にしている3つの主な方法は次のとおりです。
1。自動検査のためのパターン認識の改善
橋や風力タービンのような物理的構造は複雑で印象的です。これまで、国のインフラストラクチャを適切に修復するには、高度な訓練を受けたエンジニアの大規模なチームが各部品と設置を検査する必要がありました。しかし、コストの上昇と不適切な政治的優先順位付けにより、公共投資の見返りはますます低くなっています。
機械学習はドローンにパターン認識機能を提供します。プログラミングと適切なカメラおよびセンサー機器を使用することで、大規模な建設およびインフラストラクチャプロジェクトの継続的かつ詳細な検査を安全かつ効率的に、さらには自動的に提供できます。
小規模では、このようなテクノロジーは、製品の欠陥を見つけ、均一性をはるかに迅速かつ正確に評価するために使用できるトレーニング済みモデルを提供し、既存のQAワーカーをより認知的に要求が高く高給の仕事に引き上げます。この開発は、多くの場合、企業が従業員を掘り出し物に落とすことなく実現します。同じ技術的ファンダメンタルズは、国のインフラストラクチャの不足に取り組むサイズに簡単に拡張できます。
2。建設現場の活動の最適化と計画
建設現場の管理者は、一度にどこにでも目を向けることができないことをよく知っています。それでも、基礎の注入から壁の引き上げ、土地の再輪郭付けまで、現場のいたるところで労働集約的でリスクの高い活動が何十回も行われています。
自動またはリモートパイロットの空中ドローンは、このような環境に大きな影響を与えるように設定されています。機械学習と訓練されたモデルを使用して、建設ドローンは建設現場のすべての進行状況を監視できます。彼らは、サイトが毎日およびプロジェクトの過程でどのように変化するかを「理解」し、コストとタイムラインの予測を提供し、タスクが完了する順序と方法を最適化するのに役立ちます。
マッキンゼーの「ImaginingConstruction’s Digital Future」によると、世界の国々は、世界のGDP成長に対応するために、2030年までにインフラストラクチャに合計で約57兆ドルを費やす必要があります。同じレポートでは、高度な測量、ジオロケーション、その他のテクノロジーをドローンと組み合わせることで、これらの多くの必要な建設プロジェクトの「精度と速度が劇的に向上する」と予測しています。
ドローンが建設現場の管理者が通常担う役割を担うようになると、都市計画でもドローンが同様に存在するようになると予想されます。ドローンを配備して車両と歩行者のパターンをインテリジェントに調査し、レイアウトと交通流の推奨事項を作成することは、ほぼ確実に間近に迫っています。
3。密猟やその他の犯罪の予測と阻止
米国の一部の都市では、法執行機関による顔認識やその他のテクノロジーの使用がすでに禁止されているか、禁止を検討しています。活動家によると、同様の連邦レベルの規則を検討する必要があります。ただし、犯罪行為の予測に関しては、少なくとも特定の状況では、高度なテクノロジーが提供するものがたくさんあります。
代表的な例として、Lindbergh FoundationとNeuralaと呼ばれるドローンテクノロジー企業は、アフリカでの象の密猟と戦うための継続的なパートナーシップを結んでいます。 Neuralaは、機械学習を利用したソフトウェアで、前世代のテクノロジーで数日または数時間かかるのと同じ量の監視映像を20分で処理できると主張しています。
密猟との戦いでは、これらの「エアシェパード」は、問題の要素が野生生物保護区に到達する前に、ほとんどガイダンスなしで大量の自然景観を自動的にパトロールし、密猟活動を認識することができることを意味します。また、写真に犯罪者がいない場合でも、このレベルのインテリジェンスは、保護されている動物の個体群や研究の可能性のある個体群の動きを見つけて予測するのに役立ちます。
機械学習とドローン：結果として生じる対戦
これは、機械学習が商用ドローンをより有用で、より注意深く、より生産的で、さらに積極的にする方法のいくつかを簡単に説明したものです。やがて、ドローンと機械学習の両方が公的および私的領域のほぼすべての隅に存在し、技術が進歩するにつれてさらに印象的な結果をもたらすことが期待できます。
著者の経歴：
エミリーは、再生可能エネルギーと持続可能な設計のトピックをカバーするグリーンテクニカルライターです。彼女のブログ、ConservationFolksで彼女の作品の詳細を読むことができます。