מאמרים מקצועיים

עבור אנשים רבים, טכנולוגיית ה-LiDAR (לידאר) עדיין מזוהה באופן מובהק עם רכבים אוטונומיים: מכוניות הסורקות כבישים, מזהות הולכי רגל, רוכבי אופניים, גבולות נתיבים ומכשולים. זיקה זו הגיונית, מכיוון שנהיגה אוטונומית הייתה אחד התחומים הבולטים ביותר בפיתוח הלידאר. עם זאת, עתיד הלידאר אינו מוגבל לכלי רכב בלבד. שאלה מעניינת יותר היא מה קורה כאשר הבינה (האינטליגנציה) מוטמעת גם בתוך התשתית המקיפה את הרכב. ערים יכולות למקם חיישני לידאר על רמזורים, עמודים, יחידות קצה בצדי הדרכים, בניינים,

מבט מהשטח על המקומות שבהם הבינה המלאכותית מספקת ערך אמיתי, והיכן שההייפ עדיין עוקף את המציאות. תיעוד מציאות היה תמיד תחום עתיר נתונים. פוטוגרמטריה, סריקת לידאר (lidar), מערכות GNSS ותחנות כוללות (total stations) מייצרות כמויות עצומות של מידע גולמי שחובה לעבד, לרשום (register), לנקות ולספק בצורה שמישה. במשך שנים, העבודה הזו נפלה כמעט כולה על טכנאים מיומנים שעבדו דרך תהליכי עבודה (pipelines) מבוססים היטב, ולעיתים קרובות מייגעים. ה-AI משנה חלקים מהמשוואה הזו. עם זאת, השינוי פחות

חטיבת מודיעין הייצור (Manufacturing Intelligence) של חברת Hexagon חשפה פתרונות חדשים מונחי לייזר המאפשרים, במקרים מסוימים לראשונה, לאוטם (automate) בדיקות איכות בדרגים רחבי היקף ובמקומות קשים לגישה. מדובר בשיפור משמעותי עבור תעשיות עתירות עבודה כמו הרכבת מטוסים, בניית ספינות וייצור טורבינות רוח. ברחבי העולם, יצרנים בתחומים אלו נמצאים תחת לחץ מתמיד להגביר את קצב הייצור ("ramp up"). עם זאת, ייצור מכונות קריטיות לבטיחות ברמת דיוק גבוהה הוא מאתגר מבחינה תפעולית, שכן בדיקות האיכות

גומבה, טנזניה, היא אחד מנופי השימור הבודדים בעולם שבהם למעלה משישה עשורים של מחקר שדה רציף משולבים עם חדשנות גיאו-מרחבית פורצת דרך. במקום שבו ג'יין גודול החלה את מחקר השימפנזים החלוצי שלה בשנת 1960, פרוטוקולים התנהגותיים אנלוגיים מצטלבים כעת עם טכנולוגיית לידאר (Lidar), כלי טיס בלתי מאוישים (כטב"מים), מערכי לוויינים ובינה מלאכותית יוצרת (GenAI). ד"ר ליליאן פינטאה, סגן נשיא למדעי השימור במכון ג'יין גודול (JGI), מוביל את המהפך הזה. הוא מסביר כיצד טכנולוגיות גיאו-מרחביות מעצבות

איפה אנחנו נמצאים ומה צפוי לנו? המהפכה המתמשכת של הבינה המלאכותית (AI), המתאפיינת בהתקדמות מהירה לעבר בינה כללית מלאכותית (AGI), משנה את הדרך שבה אנו חיים ועובדים. השפעה זו כבר מורגשת בתחומים כמו תכנות וניהול נתונים באופן כללי, אך כיצד היא משפיעה על תחום הנתונים הגיאו־מרחביים? מאמר זה מציג את ההתפתחויות האחרונות של AI בתעשייה זו, ומספק למומחים גיאו־מרחביים תמונה של מה צפוי בשנה הקרובה וכיצד ללמוד לאהוב – ולא לחשוש – מה-AI. הבינה המלאכותית (AI) גדלה בקצב אקספוננציאלי. מכלים מס