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,

הקרקע שמתחת למרכז יוטה מספרת סיפור של היסטוריה סיסמית, כזה שמדענים רק עכשיו לומדים לקרוא בבירור. אם תדרכו בעמק סבייר (Sevier Valley) שביוטה, הנוף עשוי להיראות שקט באופן מטעה. עם זאת, מתחת לשקט הזה מסתתרת היסטוריה רועשת, ולגאולוגים מהמכון הגאולוגי של יוטה (UGS) יש כעת דרך לקרוא אותה. באמצעות שימוש בטכנולוגיית לידאר (lidar), גאולוג הפרויקט של ה-UGS, אדם א. היסקוק (Adam I. Hiscock), ועמיתיו בילו שנים במיפוי קפדני מחדש של השברים הפעילים החוצים את מרכז יוטה. מה שהם מצאו הוא הן מאי

אחד הדברים הנפוצים ביותר שאני שומע מלקוחות הוא פשוט: "אנחנו רוצים להתחיל להשתמש ברחפנים למדידות." זו נקודת פתיחה מצוינת, אבל זה גם המקום שבו מתחילה לא מעט מהבלבול. כי "מדידה" (Surveying) היא לא דבר אחד ויחיד. זה יכול להיות מדידת מבנים (As-Built). זה יכול להיות מיפוי טופוגרפי. מעקב אחר התקדמות. נפחי מלאי (סטוקפילים). תיעוד חללים פנימיים. ואפילו בדיקת חללים מוקפים. וכל אחד מאלה דורש גישה מעט שונה, טכנולוגיה שונה, והכי חשוב – שיחה שונה. אז הטור השבוע מוקדש כולו לפירוק נכון של הש

בואו נהיה כנים: בפעם הראשונה שראיתם סורק לייזר SLAM ידני בפעולה, זה הרגיש קצת כמו קסם. בלי חצובות, בלי פילוס, בלי להמתין שלוש דקות לסיבוב בודד. פשוט הולכים, מניפים, והופ – ענן נקודות בתלת-ממד מופיע על המסך כאילו אתם סוג של קוסמים דיגיטליים. אבל הנה המציאות שצריך להכיר: זה שסורק לייזר SLAM 3D הופך את איסוף הנתונים לקל למראה, לא אומר שהנתונים עצמם טובים. ראינו מספיק מסדרונות "נסחפים" ומחסנים בצורת "בננה" כדי לדעת ש-SLAM (ניווט ומיפוי בו-זמניים) חכם רק כמו האדם שאוחז בידית המכשי

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