Штучний інтелект допомагає зазирнути всередину будівель на фото

Вчені навчились визначати вік і площу будинків через Street View

Джерело: techxplore.com

Вчені з Торонтського університету розробили метод, який дозволяє за допомогою штучного інтелекту (AI) та зображень із сервісу Google Street View отримувати детальнішу інформацію про будівлі — зокрема, їхній вік та площу.

Ці додаткові дані можна використати для оцінки будівельного фонду, потоків будматеріалів і обсягів вбудованих парникових газів — тобто викидів, пов’язаних із виробництвом і транспортуванням матеріалів.

Дослідження опубліковане в журналі Journal of Industrial Ecology.

«Це, наскільки нам відомо, перша робота, де на основі фотографії фасаду будівлі вдається спрогнозувати речі, яких на ній не видно», — пояснює Шошанна Сакс, доцентка кафедри цивільного та мінерального інженерії факультету прикладних наук і техніки та керівниця дослідницької групи з Центру сталого будівництва, - Моєю основною метою було дослідження вбудованого вуглецю, але цей підхід може стати в пригоді багатьом — від планувальників водокористування до фахівців із підвищення міської стійкості».

Оскільки Google Street View доступний повсюдно, цей метод пропонує дешевий спосіб збору масштабних даних про будівлі.

«Ми витратили близько 1000 доларів на знімки, щоб отримати дані, які в іншому випадку коштували б мільйони», — каже Сакс. «У більшості немає таких грошей лише на визначення параметрів будівель, тому це або дозволяє працювати з проблемою, або ні. А можливість аналізувати цілі райони — дуже цінна».

Команда навчила штучний інтелект оцінювати характеристики будівель за зовнішніми зображеннями. Точність передбачення віку склала 70%, площі — 80%.

«Можливість аналізувати фасади дозволяє зробити обґрунтовані припущення щодо інтер'єру та того, як мешканці використовують місцеву інфраструктуру», — додає співавтор дослідження Алекс Олсон, старший дослідник у Центрі аналітики та інженерії ШІ Торонтського університету. «Це дає змогу оцінити ресурси, що використовуються для зведення, обслуговування та експлуатації будівель».

Сакс підкреслює, що таких висновків не дають ні карти, ні планування:

«Потрібно бачити саму структуру. Наприклад, ми намагаємось передбачити внутрішню площу будівлі. Хоча вона частково корелює з зовнішнім виглядом, її важче передбачити. До того ж вік будівлі часто неможливо визначити ззовні — фасад може бути відремонтований, відрізнятись від задньої частини. Вік важливий, бо він показує, які матеріали були використані та скільки в них вуглецю. А ще — як ця будівля функціонує».

Використання AI для аналізу фасадів може допомогти міським планувальникам краще зрозуміти потреби міста й правильно розставити пріоритети у проєктах інфраструктури.

«Ми хочемо знати, де є недовантажені ресурси чи інфраструктура, — каже Олсон. — Може здатися, що ми вже маємо ці дані, але насправді — ні. І хоча це не моделює майбутнє, воно точно описує теперішній стан речей і дозволяє планувати подальше використання ресурсів».