Ordnance Survey stawia na uczenie maszynowe

Dzięki otrzymaniu dostępu do superkomputera brytyjska agencja kartograficzna Ordnance Survey będzie badać wykorzystanie uczenia maszynowego w analizie zdjęć lotniczych. Ma to zrewolucjonizować sposób, w jaki instytucja ta gromadzi i aktualizuje dane przestrzenne.

Scafell Pike jest komputerem typu Bull Sequana X1000. Zainstalowano go w Hartree Centre – jednostce badawczej prowadzonej przez Science and Technology Facilities Council (STFC). Pozwala on na wykonywanie nawet 3,4 kwadryliona obliczeń na sekundę. Uzyskanie dostępu do tak ogromnej mocy obliczeniowej było możliwie dzięki wygranemu przez OS konkursowi „Innovate UK”.

Dzięki temu komputerowi Ordnance Survey chce rozwijać algorytmy uczenia maszynowego, które pozwolą na automatyczną ekstrakcję obiektów ze zdjęć lotniczych czy innych typów danych przestrzennych. Agencja liczy, że wypracowane przez nią rozwiązania pozwolą wygenerować oszczędności początkowo na poziomie 2 mln funtów rocznie, a w 2024 r. – już 8 mln funtów.

W swoich pracach badawczych OS chce postawić nacisk przede wszystkim na opracowanie standardów kontroli jakości danych wygenerowanych dzięki sztucznej inteligencji. Agencja podkreśla, że błędne algorytmy AI mogą nie tylko doprowadzić do kompromitacji w oczach społeczeństwa, ale też generować wymierne straty dla biznesu.

Ordnance Survey ma już doświadczenie w zakresie AI i uczenia maszynowego. Agencja z powodzeniem wykorzystała te rozwiązania do dokładnego skartowania granic pól uprawnych o łącznej długości 374 tys. km. Wygenerowane w ten sposób dane są teraz wykorzystywane przez Rural Payments Agency. Z kolei wspólnie z Microsoftem agencja opracowała algorytmy do automatycznego wykrywania typów dachów. W ciągu kilku dni udało się ponieść ich skuteczność z 0 do 87% – chwali się OS.

– Uczenie maszynowe może zrewolucjonizować sposób, w jaki OS wykrywa zmiany. Mamy już najbardziej szczegółowe mapy na świecie, ale wzbogacenie ich dzięki AI o dodatkowe szczegóły, takie rodzaje dachów, panele słoneczne czy elementy małej architektury, będą miały kluczowe znaczenie dla wprowadzania nowych technologii, takich jak telefonia 5G czy pojazdy autonomiczne – mówi dyrektor operacyjny OS John Clarke.

– Już widzimy, że rozwiązania AI mogą być cenne chociażby w rolnictwie czy budowie inteligentnych miast. Zapewnienie odpowiedniej jakości tego typu danych będzie kluczem do sukcesu projektu. Czy sztuczna inteligencja może podać powód, dla którego podejmuje takie, a nie inne decyzje? Czy wyjaśni, jakie dane są prawidłowe, a które są złe? Właśnie to musimy teraz samodzielnie ustalić, aby z efektów naszej pracy mogła korzystać również szersza społeczność naukowa – kontynuuje John Clarke.

Źródło: OS, JK