מאמרים מקצועיים

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

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

תקציר: סיפור על פיתוח מדעי שנעלם מהעין במהלך שנתיים האחרונות, טכנולוגיית ה- 3D Gaussian Splatting (3DGS) התפוצצה לרוחב התעשייה כולה. מ-AR/VR ורובוטיקה ועד דמויות דיגיטליות, יצירת סרטים, מיפוי ומנועי משחקים – כולם מדברים על 3DGS. מעניין לציין ש-NeRF – גם היא שיטה לשחזור תלת-ממדי – הייתה פופולרית באותה מידה במחקר האקדמי, אך האימוץ התעשייתי שלה לא התקרב למה שאנו רואים כיום. רבים מניחים שהסיבה היא שהבינה המלאכותית הפכה לעוצמתית יותר, או שמודלים גדולים מספקים כעת "ידע מוקדם" (pri