Wie Drohnen die Datenerfassung und -analyse verändern

Der weltweite Markt für Drohnenanalysen wird in den nächsten sieben Jahren voraussichtlich jährlich um mehr als 17 % wachsen, was bedeutet, dass er sich in weniger als einem Jahrzehnt verdreifachen wird. Das Wachstum von Drohnen ist größtenteils auf die zunehmende Verfeinerung und den Einsatz unbemannter Flugsysteme zurückzuführen.

Tatsächlich ist der Einsatz unbemannter Flugzeugsysteme in vielen Branchen zu einem Wettbewerbsvorteil geworden. Innerhalb weniger Jahre breiteten sich Drohnen in der öffentlichen Sicherheit und auf anderen Märkten aus, da der Bedarf an effizienter, kostengünstiger Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse zunahm.

Allerdings haben die Medien in den letzten Jahren die Datenseite der Drohnentechnologie weitgehend ignoriert und sich stattdessen auf die Entwicklung der Drohnenlieferung konzentriert. Das ist eigentlich ein Versehen. Während Lieferunternehmen mit erheblichen Hürden konfrontiert sind, revolutionieren Drohnen die Erfassung und Analyse großer Datenmengen.

Vogelperspektive

Drohnenunternehmer sind Zeuge, wie Luftroboter Entwicklungen im Großen und Ganzen sammeln, erfassen, organisieren, verarbeiten und speichern Datenmengen. Im Wesentlichen hat sich Big Data aus der Cloud in den Himmel verlagert. Die Kosten von Drohnensystemen sind ein wichtiger Faktor für ihre weitverbreitete Verbreitung, und Drohnensysteme können problemlos in jeden von Ihnen benötigten Anwendungsfall integriert werden. Beispielsweise kann ein Drohnensystem für nur 2.000 US-Dollar oder mehr als 100.000 US-Dollar an eine Polizeibehörde verkauft werden. So oder so erhalten Sie modernste Technologie, die es vor 10 Jahren noch nicht gab.

Öffentliche Sicherheit ist heutzutage einer der produktivsten Anwendungsfälle für Drohnen. Beispielsweise verwenden Strafverfolgungsbehörden im ganzen Land Drohnen, um 3D-Karten von Unfall- und Tatorten zu erstellen, wodurch diese Behörden viel Zeit, Personal und Geld sparen.

Bisher dauerte die Kartierung eines Autounfalls oder eines Tatorts drei bis vier Stunden. Heute verfügen wir über eine Plattform, die es Drohnen ermöglicht, mit minimalem Aufwand autonom Kartierungsaufgaben durchzuführen und die Daten dann in ein cloudbasiertes Modellierungssystem herunterzuladen. Dies kann in Minuten statt in Stunden erledigt werden. Polizeibehörden können problemlos 3D-Bilder erstellen, bevor ihre Reaktion auf einen Vorfall abgeschlossen ist.

Entgegen der landläufigen Meinung sind diese Drohnen kein Spielzeug. Um Drohnen zur Suche und Rettung, zur Überwachung oder auch zur Verfolgung von Verdächtigen einzusetzen, muss das gesamte System sorgfältig konstruiert sein. Darüber hinaus muss es für die Ausführung in Echtzeit eingerichtet sein.

Normalerweise beginnen Kunden im Bereich der öffentlichen Sicherheit mit etwas weniger zeitkritischen Aufgaben, wie der Kartierung von Unfallorten. Wenn sie jedoch immer ausgefeilter werden, können Dutzende von Drohnen gleichzeitig im Feld eingesetzt werden.

Auf diese Weise wird die Drohne automatisch gestartet und zum Einsatzort geschickt, sobald ein Alarmruf eingeht, und wird zum „Augenblick“ der Strafverfolgungsbeamten. Führungskräfte haben jetzt die Möglichkeit, die Gesamtsituation aus der Vogelperspektive zu betrachten, während Führungskräfte früher nur Menschen vor Ort sein konnten.

Wie bei selbstfahrenden Autos und Zügen deutet die Entwicklung von Drohnen auf autonomes Fahren hin, doch der Betrieb in der Luft bringt besondere Herausforderungen mit sich und ist mit einzigartigen Vorschriften konfrontiert. In den allermeisten Fällen verlangen die Luftfahrtbehörden immer noch, dass Menschen die direkte Kontrolle über die Drohne übernehmen und jederzeit im Sichtfeld der Drohne bleiben. Eine Genehmigung für Drohnen ist theoretisch möglich, bisher war es jedoch ein arbeitsintensiver Freistellungsprozess.

Integration von KI- und ML-Funktionen

Vielleicht ist der Prozess langsam, aber er ist unvermeidlich. Fast alle Drohnenhersteller entwickeln ihre eigenen Fähigkeiten für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Beliebte Anwendungsfälle sind Inspektionen und 3D-Kartierungen nicht nur von Unfall-/Tatorten, sondern auch von Entwicklungsstandorten und bestehenden Bauwerken. Dies liegt daran, dass GPS-fähige Drohnen innerhalb sehr spezifischer Konturen wie Geschwindigkeit, Höhe und physischer Grenzen programmiert werden können.

Heutzutage begegnen wir der Einführungsversion von ML, da diese normalerweise nur auf wenigen Algorithmen basiert. Während des Flugs sammelt die Drohne ihre eigenen Daten und passt ihre Programmierung mithilfe von Algorithmen an.

Wenn man beispielsweise eine Drohne mit einer Nutzlast nimmt, ist sie eine sehr stabile Plattform, wenn sie ohne Nutzlast startet. Das Hinzufügen einer Nutzlast kann zunächst etwas wackelig sein. Geben Sie ML jedoch ein paar Minuten, um es herauszufinden, und plötzlich ist der Zustand wieder stabiler.

ML ist von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung der modularen Fähigkeiten von Drohnen, da praktisch jede Art von Funktionalität in nahezu jede Drohnenplattform integriert werden kann. Die gute Nachricht ist, dass Drohnen jetzt lernen können, während sie bei jedem Flug Daten sammeln. Die schlechte Nachricht ist, dass sie mehr lernen müssen, um miteinander zu funktionieren.

Es wird erwartet, dass Drohnen in Zukunft eher Hubschraubern und Flugzeugen ähneln, mit der Flugsicherung und untereinander kommunizieren können, um Unfälle zu vermeiden, und bald sogar ihre eigenen Daten veröffentlichen können.

Während der Massentransport per Drohne noch in weiter Ferne liegt, werden Fortschritte in der Technologie unbemannter Flugsysteme weiterhin weitgehend im Fokus der Öffentlichkeit bleiben, was möglicherweise mit landesweitem Arbeitskräftemangel und neuen technologischen Innovationen zusammenhängt.

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