Проблема больших данных в дронных операциях
По мере масштабирования коммерческих программ с дронами искусственный интеллект может решать проблему, которую сами дроны помогли создать: слишком большой объём данных для разумного анализа человеком. Это стало одним из ключевых выводов сессии на выставке Commercial UAV Expo в Лас-Вегасе. Панель «ИИ и коммерческая индустрия дронов: что он дает сегодня и куда движется дальше» была посвящена разрыву между обещаниями ИИ и его практическим использованием в коммерческих операциях с дронами.
Анализ данных как основное применение
Для операторов одно из самых очевидных применений уже здесь. Исмар Авдич из Stratus Autonomous заявил: «ИИ отлично подходит для анализа данных. С дронами у нас так много данных — ни у кого нет времени анализировать 6000 изображений. Это то, что может делать ИИ». По мере перехода от отдельных миссий к постоянным и всё более автономным операциям задача становится важнее. Викхьят Чодхри из Buzz Solutions описал клиентов из сферы коммунальных услуг, использующих системы дронов в доках на подстанциях. Эти системы могут проводить частые инспекции и передавать данные в облако.
Масштабирование и вызовы обработки
По мере масштабирования операций от одного оператора, управляющего одним аппаратом, к одному человеку, overseeing many drones, объём собираемых данных быстро растёт. Чодхри отметил, что более частые проверки могут генерировать в 10 или 20 раз больше данных. Это создаёт второй вызов масштабирования: сбор большего количества информации имеет ограниченную ценность, если организации не могут эффективно её анализировать. ИИ может помочь закрыть этот разрыв. Авдич указал на обработку больших объёмов данных как на одну из сильных сторон ИИ. Чодхри добавил, что ИИ может распознавать закономерности и помогать стандартизировать процессы.
Роль человеческого контроля
Участники дискуссии также были единодушны относительно ограничений ИИ. Для критически важных применений Чодхри сказал, что организации должны быть способны объяснять и обосновывать выводы. Результат не может просто исходить из «чёрного ящика». Дезире Экстайн из On the Go Video подчеркнула продолжающуюся роль экспертов предметной области. Работники должны понимать данные и проверять, что информация от систем ИИ верна. Чодхри согласился: хотя модели ИИ могут со временем стать более доступными, экспертные знания остаются essential для руководства их использованием и связи технологии с бизнес-результатами.
Изменение ролей, а не замена
Это suggests, что краткосрочное влияние ИИ на коммерческие операции с дронами может быть меньше связано с заменой людей, чем с изменением того, где используются их время и экспертиза. Авдич сравнил этот сдвиг с более ранней автоматизацией в авиации. Автопилот не устранил пилотов, сказал он. Вместо этого он изменил их роль. Та же модель может emerge в коммерческих операциях с дронами. Поскольку автономные системы делают возможным более частые и масштабные инспекции активов, организации могут быстро оказаться с тысячами изображений и других точек данных для анализа. ИИ может обрабатывать этот объём, распознавать patterns и помогать определять, что заслуживает внимания. Затем человеческие эксперты могут сосредоточиться меньше на поиске среди тысяч изображений и больше на решении, что означают findings и что делать дальше. Для индустрии, работающей над масштабированием операций с дронами, это может быть самой immediate ценностью ИИ.
