Publicación invitada de Emily Folk
Sin lugar a dudas, los drones tomaron por asalto el mercado de consumo. Son el juguete favorito de todos los ingenieros jubilados y niños curiosos. Sin embargo, el impacto de los drones en el panorama comercial apenas comienza a manifestarse. Desde la inspección de infraestructura, la inspección del sitio y la entrega a domicilio hasta las implicaciones agrícolas y de fabricación, los drones son una rica fuente de productividad y datos.
El aprendizaje automático llevará a los drones existentes a alturas aún mayores. Ya son herramientas extremadamente útiles para observar nuestro entorno, pero el aprendizaje automático significa que los drones pueden, además de solo mirar su entorno, percibir e interpretar su entorno. Aquí hay tres formas principales en que ya está permitiendo el cambio.
1. Mejora del reconocimiento de patrones para inspecciones automatizadas
Las estructuras físicas como los puentes y las turbinas eólicas son complejas e imponentes. Hasta ahora, se necesitaban grandes equipos de ingenieros altamente capacitados para inspeccionar cada pieza e instalación para mantener la infraestructura nacional en buen estado. Pero los costos más altos y la priorización política inadecuada han generado un rendimiento cada vez más bajo de nuestras inversiones públicas.
El aprendizaje automático le da a los drones habilidades de reconocimiento de patrones. Con la programación y las cámaras y el equipo sensor adecuados, pueden proporcionar de forma segura, eficiente e incluso automática inspecciones continuas y detalladas para grandes proyectos de construcción e infraestructura.
A pequeña escala, una tecnología como esta proporciona modelos capacitados que se pueden usar para encontrar defectos en los productos y evaluar la uniformidad de manera mucho más rápida y precisa, al tiempo que eleva a los trabajadores de control de calidad existentes a trabajos más exigentes cognitivamente y mejor pagados. Este desarrollo a menudo se produce sin que las empresas dejen a ningún empleado en el trato. Los mismos fundamentos tecnológicos escalan fácilmente al tamaño de abordar el déficit de infraestructura de una nación.
2. Optimización y planificación de las actividades del sitio de construcción
Los administradores de obras de construcción saben muy bien que no pueden tener ojos en todas partes al mismo tiempo. Y, sin embargo, hay docenas de actividades que requieren mucha mano de obra y, a menudo, riesgosas en todas partes del sitio, desde verter los cimientos hasta levantar muros y remodelar el terreno.
Los drones aéreos automatizados o pilotados a distancia están preparados para tener un gran impacto en entornos como estos. Usando el aprendizaje automático y modelos entrenados, los drones de construcción podrían vigilar todos los acontecimientos de un sitio de construcción. Podrán "comprender" cómo cambia el sitio a diario y durante el transcurso del proyecto, entregar proyecciones de costos y cronogramas y ayudar a optimizar el orden y la forma en que se completan las tareas.
Según "Imagining Construction's Digital Future" de McKinsey, las naciones del mundo deben gastar colectivamente unos 57 billones de dólares en su infraestructura para el año 2030 para seguir el ritmo del crecimiento del PIB mundial. El mismo informe predice que la topografía avanzada, la geolocalización y otras tecnologías combinadas con drones "mejorarán drásticamente [la] precisión y velocidad" de estos muchos proyectos de construcción necesarios.
A medida que los drones asumen más roles que los administradores de sitios de construcción suelen asumir, es justo esperar que veamos una presencia similar de drones en la planificación urbana. La implementación de drones para estudiar de forma inteligente los patrones de vehículos y peatones y hacer recomendaciones de diseño y flujo de tráfico está casi seguro a la vuelta de la esquina.
3. Predicción e interdicción de la caza furtiva y otros delitos
Algunas ciudades de los EE. UU. ya han prohibido, o están considerando prohibir, el uso de reconocimiento facial y otras tecnologías por parte de la comunidad encargada de hacer cumplir la ley. Según los activistas, se deberían considerar reglas similares a nivel federal. Sin embargo, las tecnologías avanzadas tienen mucho que ofrecer cuando se trata de predecir el comportamiento delictivo, al menos en determinadas circunstancias.
Como buen ejemplo, la Fundación Lindbergh y una empresa de tecnología de drones llamada Neurala tienen una asociación en curso para luchar contra la caza furtiva de elefantes en África. Neurala afirma que su software, que funciona con aprendizaje automático, puede procesar en 20 minutos la misma cantidad de imágenes de vigilancia que tomaría días u horas con la tecnología de la generación anterior.
En la lucha contra la caza furtiva, la implicación es que estos “pastores del aire” pueden patrullar automáticamente grandes extensiones de paisajes naturales con muy poca orientación y reconocer las actividades de caza furtiva antes de que los elementos problemáticos puedan llegar a los refugios de vida silvestre. E incluso cuando no hay delincuentes en la imagen, este nivel de inteligencia es útil para encontrar y predecir los movimientos de poblaciones de animales protegidos o con potencial de investigación.
Aprendizaje automático y drones:una combinación consecuente
Esta es solo una breve mirada a algunas de las formas en que el aprendizaje automático está haciendo que los drones comerciales sean más útiles, más observadores, más productivos e incluso más proactivos. Con el tiempo, podemos esperar que tanto los drones como el aprendizaje automático tengan presencia en casi todos los rincones de la esfera pública y privada, brindando resultados aún más impresionantes a medida que avanza la tecnología.
Biografía del autor:
Emily es una escritora de tecnología verde que cubre temas de energía renovable y diseño sostenible. Puedes leer más de su trabajo en su blog, Conservation Folks.