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 самые устройства возвращают нам долги, предоставляя полезную информацию о мире вокруг 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 словам доктора Тодд S. Bacastow, профессора кафедры практики при Государственном университете Пенсильвании,в течение последних 5 -10 лет наблюдается массивнейший рост объема данных и становится постепенно понятен весь их потенциал. По наблюдениям доктора StevenD.Fleming, профессора пространственных наук в Институте пространственных наук при университете Южной Калифорнии, около 25 лет назад только около 15% глобальной информации было 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 определить местонахождение людей.
Это история о том, как геопространственная разведка (GEOINT) открыла новые перспективы для природной и антропогенной среды. А в следующей главе речь идет о том, как компании 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 вождению
Большинство людей знают GEOINT по цифровым картам, к примеру, последняя конференция «Geography2050» в Нью-Йорке полностью сосредоточилась на вопросах мобильности. Возможность телефона обнаруживать самого себя, а затем предлагать направления, 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 cвою собственную исключительную опцию самостоятельного вождения SuperCruise в модель CT6 2018 года выпуска. Автопроизводитель обратился к фирме Ushrв г. Ливония, штат Мичиган, с просьбой вывести навигационное отображение на новый уровень.
ChrisThibodeau, старший вице-президент Ushr, отмечает, что наличие разницы между автономной картой вождения и навигационной картой вызывает обеспокоенность относительно 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 части Ushr, наложенные на оригинальный снимок Lidar, включают в себя такие детали, как поперечный уклон, ширина полосы движения, разметка полос движения и т.п. Все данные глобально гео-привязаны с точностью менее 10 сантиметров. Данные доступны каждые 0,5 метра вдоль маршрута.
В ходе моего недавнего тест-драйва от Вашингтона до Кливленда арендованный Cadillac CT6 продемонстрировал 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 рулевого колеса 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 и ускоряясь 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 счет применения 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 время задействовала значительные инженерные ресурсы для автоматизации функций идентификации и алгоритмов выделения признаков, что в дальнейшем позволит Ushr начать картирование второстепенных дорог.JohandeNysschen, президентCadillac,в 2016 году заявил, что компания может обходиться без этих данных, поскольку громоздкие датчики Lidar, необходимые для обнаружения пешеходов, не соответствуют стилю Cadillac, но по-видимомуUshr имеет в виду других клиентов, а не только Cadillac.
Некоторые муниципалитеты рассматривают возможность использования полученных таким образом данных вместо проведения 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 эти аппараты могут следовать, то это может стать дополнительным способом применения данной технологии в дальнейшем.
Погляди в небо—для аренды
Беспилотные летательные аппараты, более известные как дроны, являются одним из самых общеизвестных символов новой эры GEOINT. Однако,многие компании, 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 и экспертных знаний для приобретения собственных систем.
Компания Measure,со штаб-квартирой в Вашингтоне, предлагает клиентам в аренду дроны и аналитические инструменты для выполнения конкретных работ. Эта бизнес-модель, получившая название "Дроны как услуга", дала компании всестороннее представление о возможных задачах, выполняемых дронами. 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 дронов более двух лет может 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. Это обеспечивает 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. AbigailLacyупомянул в качестве примера фермы, работающие на солнечной энергии. Дроны способны давать ответы на вопросы перед началом строительства,к примеру насколько производительной будет ферма, работающая от солнечных батарей, или же, могут ли возникнуть проблемы стока воды на участке. При введении объекта в эксплуатацию дроны могут помочь в выявлении 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 тепловые камеры. 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 обеспечение и 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 свою очередь, потребует ослабления регламентирующих правил, запрещающих беспилотные полеты за пределами визуальной линии зрения оператора.
Слияние карт и оперативных данных
Сейчас, когда многие мобильные устройства оснащены GPSприемниками, приложения на этих устройствах могут также выполнять геотегирование действий пользователей, однако справляться с огромным объемом полученных данных становится подчас непростой задачей.
Согласно отчёту Forrester report-2016, с увеличением разнообразия каналов и устройств, соединяющих клиентов, компании и физические активы,расширяются и способы измерения и анализа пространственных данных. Одной из больших проблем эффективного использования данных о местоположении стала их интеграция с другими наборами данных и результатами анализа для обеспечения более глубокого понимания.
Это обширная тема в деятельности компании MapD, расположенной в Вашингтоне, которая специализируется на интеграции живых данных с картами.Одна из её самых впечатляющих демоверсий отслеживает геотегированные твиты по всему миру, размещая их на карте и кодируя в цвете по языку. Пользователи могут искать ключевые слова и хэштеги или просто водить курсором по 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 семилетних поездках в такси по Нью-Йорку с 2009 по 2015 год. За это время наличные операции превысили кредит на более чем 632,1 млн. наличных операций по сравнению с более чем 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 Monica McEwen,вице-президент MapD по работе с федеральными клиентами, GPU-вычисления действительно способны поднять аналитику на новый уровень. Эта революция в производстве вычислительных мощностей позволила Verizon Wireless ускорить процесс анализа сетевых проблем. Исторически это 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 и время 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.
Тренировки и технологи
Strava - приложение для отслеживания тренировок, популярное среди многих велосипедистов и бегунов, предлагает следующий кейс для рассмотрения.Комбинируя данные о 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 появлению дополнительного продукта, - базы данных для велосипедистов и пешеходов, со временем получившей название Strava 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 выбор поставить гео-забор вокруг дома, офиса или другого места, скрывая его и последние 500 метров маршрута от взглядов других лиц. Более всеобъемлющий, расширенный вариант конфиденциальности подавляет еще больше данных из каналов других пользователей Strava, вплоть до вашей фамилии.
Компания не сообщит, сколько клиентов воспользовались каким-либо вариантом, но многие пользователи 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, на которой 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, где по пути один человек начинал или заканчивал свою поездку или бег. Основные карты Strava, разработанные компанией Mapboxна основе картографических карт от OpenStreetMap, автоматически показывают велосипедные и пешеходные недружественные дороги в сером цвете. Даже в небольших городах, таких как сельский Линкольн, штат Вирджиния,достаточно пользователей ходят, бегают или ездят на велосипеде, чтобы оставить плотную паутину троп на тепловой картеStrava. Чтобы использовать это для получения представления о местонахождении человека, надо в первую очередь знать, где он живет.
StravaMetro, запущенное в 2014 году, предлагает клиентам не только статичный просмотр тепловой карты (обновляется раз в квартал), но также поминутные данные о количестве людей, прошедших в одну сторону по одной улице. Опять же,компания доводит свои данные до точек GPS, на этот раз показывая направление и время, удаляя все остальное.
Примечание редактора
Настоящая статья была подготовлена до появления новости 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, оборудования велосипедных 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 году на 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 GPS непригодными 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, когда приложения, основанные на определении местоположения, теряют сигнал GPS, и они решают, что WiFi-маршрутизатор, случайно оказавшийся поблизости, был перемещен из одного места в другое, и является таким же, как и действующий, и смещает пользователя на несколько миль в сторону.
Fleming также ожидает повсеместный рост востребованности в дронах, предоставляющих, в частности, услуги по обеспечению общественной безопасности. Мир, в котором звук работающих роторов квадрокоптеров становится естественной частью шумового фона, может придать больше убедительности поставщикам беспилотников.
Andrew Marx, коллега Fleming, 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 из студентов из числа изучающих ИИ и машинное обучение, не являются жителями США, что подтверждает недавняя презентация доктора CurtDavis(Миссурийский университет).При подсчете публикаций можно обнаружить, что ученые из других стран, таких как Китай, имеют значительно больше публикаций, чем ученые из США.
Вторым обстоятельством является то, как разные поколения рассматривают последствия конфиденциальности для своей геолокации, наводненной приложениями для смартфонов.Bacastowрассказал о семинаре 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 их конфиденциальности. Как оказалось, им было все равно, а один из студентов даже заявил, что для него самое главное, чтобы заказанная пицца была доставлена в нужное место путем нажатия кнопки.