Сначала мы сами объясняли устройствам, как обнаруживать себя на карте, после мы обеспечили наши компьютеры способностью анализировать изобилие данных, которые эти же устройства производят. Сейчас же те самыеустройства возвращаютнам долги, предоставляя полезную информацию о миревокруг нас. Но многие из нас только сейчас начали осознавать, что все эти возможности, открывшиеся в результате произошедших изменений, подкрадываются к нам с самых разных сторон.
По словамдоктораТодд S. Bacastow, профессоракафедры практикипри Государственном университете Пенсильвании,в течение последних 5 -10 лет наблюдается массивнейшийрост объема данных и становится постепенно понятенвесь их потенциал. По наблюдениям доктора StevenD.Fleming, профессора пространственных наук в Институте пространственных наук приуниверситете Южной Калифорнии, около 25 лет назад только около 15% глобальной информациибыло геотегировано, а сейчас этот показатель достигает от 85% до 90%. Это сложно представить, но сейчас возможно понять, где была начата банковская сделка и где она завершилась.Есть возможность отследить цифры, а также определитьместонахождение людей.
Это история о том, как геопространственный интеллект (GEOINT) открыл новыеперспективы для природной и антропогенной среды. Ав следующей главе речь идет о том, каккомпании используют эти возможности и превращают их в новые продукты и услуги,включает в себя множество сюжетных поворотов.
Эти четыре компании иллюстрируют лишь некоторые из многих способов использования мощиGEOINT коммерческим сообществом.
Обучение Cadillacвождению
Большинство людей знают GEOINT по цифровым картам, к примеру, последняя конференция «Geography2050» в Нью-Йорке полностью сосредоточиласьна вопросах мобильности. Возможность телефона обнаруживать самого себя, а затем предлагатьнаправления, адаптированные под условия трафика,стала бы материалом научной фантастики 30-летней давности. Не менее впечатляет и цифровая картография Google, а также многие другие примеры. Однако текущая точность картографии недостаточна, чтобы непосредственно подпитывать самоуправляемое транспортное средство.
Таким образом, Cadillac решил заказать свои собственные карты, прежде чем включить cвоюсобственную исключительнуюопциюсамостоятельного вожденияSuperCruise в модель CT6 2018 года выпуска. Автопроизводитель обратился к фирме Ushrв г. Ливония, штат Мичиган, с просьбой вывести навигационноеотображение на новый уровень.
ChrisThibodeau, старший вице-президент Ushr, отмечает, что наличие разницы между автономной картой вождения и навигационной картой вызывает обеспокоенностьотносительно разграничения дорожного полотна и уклона дороги, поскольку на навигационных картах такая информация отсутствует.
Кроме того, автономная карта вождения нуждается в точности, превышающей уровень GPS - до 10 сантиметров. Ushrc 2013 года отправляет в турне по автодорогам США автомобили, оснащенные датчиками Lidar,пробег которых составил 220 000 миль. Для обработки полученных данных потребовалось полтора года.
Данные проезжей частиUshr, наложенные на оригинальный снимок Lidar, включают в себя такие детали, какпоперечный уклон, ширина полосы движения, разметка полос движения и т.п. Все данные глобально гео-привязаны сточностью менее 10 сантиметров. Данные доступны каждые 0,5 метра вдоль маршрута.
В ходе моего недавнего тест-драйва от Вашингтона до Кливлендаарендованный Cadillac CT6продемонстрировал нечто магическое: как только CT6 оказался на шоссе в своей базе данных,на приборной панели засветился значок рулевого колеса, показывая, что опция SuperCruise доступна. Можно было бы нажать кнопку для активации этого режима, но верхняя часть рулевогоколеса подсветилась зеленым цветом, показывая, что машина справилась сама.Получив информацию от своей базы данных, CT6 прямо прилепился к полосе дороги, как если бы это был рельсовый путь, замедляясь иускоряясь по мере необходимости, чтобы подстроиться под окружающий трафик. Все, что мне оставалось делать, - внимательно следить за дорогой, именно то, что делал и сама машина при помощи внутренней камеры, убеждаясь, что водитель по-прежнему обращает внимание на дорогу.
Сейчас Ushrстремится снизить затраты на свое картографическое решение, в том числе за счетприменения методов машинного обучения для распознавания дорожных объектов, таких как знаки остановки и пешеходные переходы.
BrianRadloff, вице-президент Ushr по развитию бизнеса, заявил, что компания в настоящее времязадействовала значительныеинженерных ресурсыдля автоматизациифункций идентификации и алгоритмоввыделения признаков, чтов дальнейшем позволит Ushr начать картирование второстепенных дорог.JohandeNysschen, президентCadillac,в 2016 году заявил, что компанияможетобходиться без этих данных, поскольку громоздкие датчикиLidar, необходимые для обнаружения пешеходов, не соответствуют стилюCadillac, но по-видимомуUshr имеет в виду других клиентов, а не только Cadillac.
Некоторые муниципалитеты рассматривают возможность использования полученных таким образом данных вместопроведения собственных исследований, разумеется с учётом уровня их точности. Если дажеAmazon говорит о таких вещах, как доставка грузов с помощью дронов, имеющих высокоточные HD-карты, по которым этиаппараты могут следовать, то это может статьдополнительным способомприменения данной технологии в дальнейшем.
Погляди в небо—для аренды
Беспилотные летательные аппараты, более известные какдроны, являются одним из самых общеизвестных символов новой эрыGEOINT. Однако,многиекомпании, которые могли бы извлекать выгоду из способности беспилотных летательных аппаратов расширять человеческие возможности применительно к труднодоступным или опасным для людей местам, испытывают недостаток денежных средств иэкспертных знанийдля приобретения собственных систем.
Компания Measure,со штаб-квартирой в Вашингтоне, предлагает клиентам в арендудроныи аналитическиеинструментыдля выполнения конкретных работ. Эта бизнес-модель, получившая название"Дроны как услуга", дала компании всестороннее представление о возможных задачах, выполняемыхдронами.По оценке AbigailLacy, вице-президента по продажамMeasure,сельское хозяйство, вероятно, является одной из самых распространённой области применения для беспилотных летательных аппаратов.Каждый, кто работает на рынке дроновболее двух летможет это подтвердить.
Другой перспективной сферой применения данных отдронов может стать определение уровней урожайности сельскохозяйственных культур на разных участках поля.AbigailLacy добавил, что многие действительно исходят из того, что иметь «глаз в небе»безусловно продуктивно - не толькоRGB, но и NDVI. Этообеспечивает более точное и дешевое применение удобрений.
Однако многие фермеры все еще весьма скептически настроены. Они предпочитают не торопиться с принятием решений, когда речь заходит о технологиях и предпочитают не тратить деньги наразное оборудование.
Measure настроена более оптимистично относительно потенциала дронов по обеспечению даннымитаких отраслей, как строительство и энергетика. AbigailLacyупомянулв качестве примерафермы, работающие на солнечной энергии.Дроны способныдавать ответы на вопросы перед началом строительства,к примерунасколько производительной будет ферма, работающая от солнечных батарей, или же, могут ли возникнуть проблемы стока воды на участке. При введении объекта в эксплуатациюдроны могут помочь ввыявлении неисправностей. Меasure не раскрывает cвои показатели, но,по результатам внутреннего исследования, сервисные услуги компании могут приносить годовую экономию в размере 7 200 долл. США от 10-мегаваттной солнечной установки по сравнению с традиционными осмотрами. Дроны более дешевы по сравнению с пилотируемыми летательными аппаратами и они,к тому же, способны летать на более низкой высоте. В своих исследованиях компания полагается, главным образом, на визуальные и тепловыекамеры. Она внимательно следит за развитием технологии Lidar, однако считает ее слишком дорогой и недостаточно качественной для решения подобных задач.Компании также часто приходится иметь дело и с другими препятствиями, к примеру у каждой компании есть собственное проприетарное программное обеспечениеи каждый поставщик программного обеспечения имеет свою уникальную систему.
Measure надеется, что автоматизированная обработка данных сократит собственные накладные расходы, а настоящим «козырем» стала бы автоматизация полета дронов, что, в своюочередь, потребует ослабления регламентирующих правил, запрещающих беспилотные полеты за пределамивизуальной линии зрения оператора.
Слияние карт и оперативных данных
Сейчас, когда многие мобильные устройства оснащены GPSприемниками, приложения на этих устройствах могут также выполнятьгеотегированиедействий пользователей, однакосправляться с огромным объемом полученных данных становится подчас непростой задачей.
Согласно отчётуForrester report-2016, с увеличениемразнообразия каналов и устройств, соединяющих клиентов, компании ифизические активы,расширяются и способы измерения и анализа пространственныхданных. Одной из больших проблем эффективного использования данных о местоположениистала их интеграция с другиминаборами данных и результатами анализа для обеспечения более глубокого понимания.
Это обширная тема в деятельности компании MapD, расположенной в Вашингтоне, котораяспециализируетсяна интеграции живых данных с картами.Одна из её самых впечатляющих демоверсий отслеживает геотегированныетвиты по всему миру, размещая их на карте икодируя в цветепо языку. Пользователи могут искать ключевые слова и хэштеги или просто водить курсоромпо странам, чтобы получать актуальную информацию. Например, большой прямоугольник, зависший над Финляндией, оказался@EveryFinnishNo ботом, который щебечет финские слова для нового номера каждую минуту.
Еще одна демо-версия дает представление о почти семилетнихпоездках в таксипо Нью-Йорку с 2009 по 2015 год. За это время наличныеоперациипревысили кредит на более чем 632,1 млн. наличныхопераций по сравнению с болеечем 510,8 млн. кредитов, при этом более 2,2 млн. поездок были зарегистрированы как не поставленный в счет. Огромная вычислительная мощность, предоставляемая графическими процессорами, имеет решающее значение для решения данных вопросов.
Как заявила MonicaMcEwen,вице-президент MapD по работе с федеральными клиентами, GPU-вычисления действительно способны поднятьаналитику на новыйуровень. Эта революция в производстве вычислительных мощностей позволилаVerizonWirelessускорить процесс анализа сетевых проблем.Историческиэто приходилось делать в фоновом режиме, сегодня же всё происходит в режиме реального времени. Также важно обеспечить масштабирование интерфейсов до уровня плотности данных, что будет означать возможность отображать буквально миллиарды записей ивремя отклика в миллисекундах.
Чистый объем данных делает почти невозможным представить его в таком виде, чтобылюди могли осмысленно понимать это. В результате,интерфейсы MapD позволяют пользователям легко добавлять или удалять слои данных, сосредотачиваясь на конкретных переменных параметрах.
Краудсорсинг Тренировки Интеллект
Strava - приложение для отслеживания тренировок, популярное среди многих велосипедистови бегунов, предлагает следующий кейс для рассмотрения.Комбинируя данныео местоположении, получаемые от пользователей, можно информировать спортсменов Strava, пытающихся найти популярные маршруты на тепловой карте.Этот кладезь данных быстро привлек внимание градостроителей, что привело к появлениюдополнительного продукта, - базы данных для велосипедистов и пешеходов, современем получившей названиеStrava Metro.
Глобальная тепловая карта Strava Нью-Йоркапоказывает популярные маршруты ивиды активностей.
Сочетание тепловой карты с Metro потребовало от фирмы усиления политики конфиденциальности.
Рассмотрим параметры конфиденциальности. К примеру, пользователи могут на выборпоставить гео-забор вокруг дома, офиса или другого места, скрывая его и последние 500 метровмаршрута от взглядов других лиц. Более всеобъемлющий, расширенный вариант конфиденциальности подавляет еще больше данных из каналов других пользователейStrava, вплоть до вашей фамилии.
Компания не сообщит, сколько клиентов воспользовались каким-либо вариантом, но многиепользователи никогда не прикасаются к настройкам по умолчанию. Для обеспечения безопасности своей информацииStrava объединяет отдельные параметры GPS без ссылки на то,где пользователи начали и закончили свои тренировки. В результате получается альтернативная карта, накоторой крупная автомагистраль, такая как межштатная 66 в северной Вирджинии, исчезает из вида,в то время как велосипедная дорожка рядом с ней светится желтым, но не оставляет и намека на то, гдепо пути один человек начинал или заканчивал свою поездку или бег. ОсновныекартыStrava, разработанные компанией Mapboxна основе картографических карт от OpenStreetMap, автоматически показывают велосипедные и пешеходные недружественные дорогив сером цвете. Даже в небольших городах, таких как сельский Линкольн, штат Вирджиния,достаточно пользователей ходят, бегают илиездят на велосипеде, чтобы оставить плотную паутину троп на тепловой картеStrava. Чтобы использовать этодля получения представления о местонахождении человека, надо в первую очередь знать, где он живет.
StravaMetro, запущенное в 2014 году, предлагает клиентам не только статичный просмотртепловой карты (обновляется раз в квартал), но также поминутныеданные о количестве людей, прошедшихв одну сторону по одной улице. Опять же,компания доводит свои данные до точек GPS, на этот раз показывая направлениеи время, удаляя все остальное.
Примечание редактора
Настоящая статья была подготовленадо появленияновости о том, что данные глобальной тепловой карты Strava потенциально могут раскрыть сайты военных баз США и других секретных объектов. Автор обратился к Strava за комментарием и был переадресован к недавнему письму, написанномуJamesQuarles, генеральным директором Strava.
Реагируя на решение компании замаскировать начало и конец маршрута тренировки, Devaney заявил, что для обеспечения конфиденциальности должен создаваться буфер.И клиенты могут вообще отказаться от использования своих данных в Metro, хотя толькодоля процента из них поступила так.
Такие клиенты, как транспортные отделы в городах и штатах, а также организации по защите прав велосипедистов,используют эти данные для планирования или стимулирования улучшений, касающихся, например, оборудованиявелосипедных дорожек и расширения тротуаров, а затем для проверки функционирования новых объектов инфраструктуры.
Они могут узнать, какие коридоры наиболее загружены в часы пик по сравнению с выходными днями. Многие группы людей используют данные для понимания происходящих изменений в поведениипосле того, как они внедряют элементы инфраструктуры.
Можно представить, что эти данные также были бы чрезвычайно привлекательны, например, для предприятий-производителей спортивной одежды, но Strava решила ограничить своипродажи данных Metro организациям, которые воздействуют на политику иинфраструктуру.
Недопущение коммерческого использования данных, получаемых из приложений для отслеживания тренировок, находится в соответствии с одним из основных принципов конфиденциальности, изложенных в прошлом годуна форуме «Будущее конфиденциальности».
Что дальше? Мегаполисы, дроны и малые спутники
Flemingиз USC сказал, что растущая тенденция, связанная с переселением человечества в крупные города, где высокие и объемные здания делают традиционные ссылки GPSнепригодными или сомнительными, заставит переключиться на более устойчивые технологии определения местоположения,которые лучше работают внутри и рядом с большими сооружениями.Строительство небоскребов «нагромождает» людей в одной точке, следовательно,нам нужно заниматься мегаполисами более эффективно.
Многие пользователи смартфонов уже сталкивались с такой проблемой, когдаприложения, основанные на определении местоположения, теряют сигнал GPS, и они решают, чтоWiFi-маршрутизатор, случайно оказавшийся поблизости, былперемещен из одного места в другое, и является таким же, как и действующий, и смещает пользователя на несколько миль в сторону.
Flemingтакже ожидаетповсеместный рост востребованности в дронах, предоставляющих, в частности, услуги по обеспечению общественной безопасности. Мир, в котором звук работающих роторов квадрокоптеровстановится естественной частью шумового фона, может придать больше убедительности поставщикамбеспилотников.
AndrewMarx, коллегаFleming, указал на другую форму системы GEOINT: малые спутники, преимущество которых состоит в способности создавать активность объектов для многократных наблюдений.Однако добавление этого временного параметра в GEOINT потребует дальнейших инноваций для его отображения. Задачи MapD и Strava уже сталкиваются, и эта ситуация будет еще больше усложняться. По мнению Marx, это борьба, потому что нами предпринимаются попытки изобразить вещи в четырех измерениях.
Между тем Bacastow из штата Пенсильвания предупредил о двух тенденциях, которые люди не могут оценить по достоинству.
Первая имеет в виду страны, которые сосредоточили свои усилия в этой области. Многие изстудентов из числа изучающих ИИ и машинное обучение, не являются жителями США, что подтверждаетнедавняя презентация доктора CurtDavis(Миссурийский университет).При подсчете публикаций можно обнаружить, что ученые из других стран, таких какКитай, имеют значительно больше публикаций, чем ученые из США.
Вторым обстоятельством является то, как разные поколения рассматривают последствия конфиденциальности длясвоейгеолокации, наводненной приложениями для смартфонов.Bacastowрассказал осеминаре для первокурсников, которым он два года назад преподавал курс о конфиденциальности геопространственных данных, полагая при этом, что студенты будут обеспокоены и начнут участвовать в семинаре, посвященном утрате ихконфиденциальности. Как оказалось, им было все равно, а один из студентовдаже заявил, что для него самое главное, чтобы заказанная пицца была доставлена в нужное место путем нажатия кнопки.
