Comment les drones changent la collecte et l'analyse des données

Le marché mondial de l'analyse des drones devrait croître de plus de 17 % par an au cours des sept prochaines années, ce qui signifie qu'il triplera en moins d'une décennie. La croissance des drones est en grande partie due à la sophistication et à l’utilisation croissantes de systèmes aériens sans pilote.

En fait, l'utilisation de systèmes d'avions sans pilote est devenue un avantage concurrentiel dans de nombreux secteurs. En quelques années, les drones se sont développés sur la sécurité publique et sur d’autres marchés, à mesure que le besoin de collecte, de traitement et d’analyse de données efficaces et peu coûteux s’est accru.

Cependant, au cours des dernières années, les médias ont largement ignoré l'aspect données de la technologie des drones, se concentrant plutôt sur le développement de la livraison par drone. Il s'agit en fait d'un oubli. Alors que les entreprises de livraison sont confrontées à des obstacles considérables, les drones révolutionnent la collecte et l’analyse du Big Data.

Vue à vol d'oiseau

Les entrepreneurs en drones sont témoins de développements dans la manière dont les robots aériens collectent, capturent, organisent, traitent et stockent de grandes quantités de données. Essentiellement, le Big Data est passé du cloud au ciel.

Le coût des systèmes de drones est un facteur important dans leur adoption généralisée, et les systèmes de drones peuvent être facilement intégrés à n'importe quel cas d'utilisation dont vous avez besoin. Par exemple, un système de drone peut être vendu à un service de police pour aussi peu que 2 000 $ ou plus de 100 000 $. Quoi qu’il en soit, vous bénéficiez d’une technologie de pointe qui n’existait pas il y a 10 ans.

La sécurité publique est devenue l'un des cas d'utilisation les plus productifs des drones ces derniers temps. Par exemple, les forces de l’ordre de tout le pays utilisent des drones pour créer des cartes 3D de scènes d’accidents et de crimes, ce qui permet à ces agences d’économiser beaucoup de temps, de main d’œuvre et d’argent.

Auparavant, cartographier un accident de voiture ou une scène de crime prenait trois à quatre heures. Aujourd'hui, nous disposons d'une plate-forme qui permet aux drones d'effectuer de manière autonome des tâches de cartographie avec un minimum d'entrées, puis de télécharger les données dans un système de modélisation basé sur le cloud. Cela peut être fait en quelques minutes, pas en heures. Les services de police peuvent facilement générer des images 3D avant que leur réponse à un incident ne soit terminée.

Contrairement à la croyance populaire, ces drones ne sont pas des jouets. Afin de déployer des drones à des fins de recherche et de sauvetage, de surveillance ou même de poursuite de suspects, l’ensemble du système doit être soigneusement construit. De plus, il doit être configuré pour fonctionner en temps réel.

En règle générale, les clients de la sécurité publique commencent par faire quelque chose de moins urgent, comme cartographier les scènes d'accident. Cependant, à mesure qu’ils deviennent plus sophistiqués, ils peuvent déployer des dizaines de drones sur le terrain à tout moment.

De cette façon, une fois qu'un appel d'alarme est reçu, le drone sera automatiquement lancé et envoyé sur les lieux, devenant ainsi « l'eye-liner aérien » des forces de l'ordre. Les dirigeants ont désormais la capacité de voir la situation globale à vol d’oiseau, alors qu’auparavant, les dirigeants ne pouvaient être que des personnes sur le terrain.

Comme les voitures et les trains autonomes, le développement des drones laisse présager une conduite autonome, mais les opérations dans les airs posent des défis particuliers et sont confrontées à un environnement réglementaire unique. Dans la grande majorité des cas, les autorités aéronautiques exigent toujours que les humains prennent le contrôle direct du drone et restent à tout moment dans le champ de vision du drone.

Théoriquement, il est possible d’obtenir une autorisation pour les drones, mais jusqu’à présent, cela a été un processus d’exemption qui demande beaucoup de main-d’œuvre.

Intégrer les capacités d'IA et de ML

Peut-être que le processus est lent, mais il est inévitable. Presque tous les fabricants de drones développent leurs propres capacités d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. Les cas d'utilisation populaires incluent l'inspection et la cartographie 3D, non seulement des scènes d'accidents/crimes, mais également des sites de développement et des structures existantes. En effet, les drones compatibles GPS peuvent être programmés selon des contours très spécifiques, tels que la vitesse, l'altitude et les limites physiques.

De nos jours, ce que nous rencontrons est la version d'introduction du ML, car elle est généralement basée uniquement sur quelques algorithmes. Le drone collecte ses propres données pendant son vol et utilise des algorithmes pour ajuster sa programmation.

Prenons par exemple un drone transportant une charge utile, c'est une plateforme très stable au décollage sans charge utile. L'ajout d'une charge utile peut être un peu fragile au début. Cependant, donnez à ML quelques minutes pour comprendre les choses et tout à coup, il revient à un état plus stable.

ML est essentiel au développement des capacités modulaires des drones, où pratiquement n'importe quel type de fonctionnalité peut être connecté à presque n'importe quelle plate-forme de drone. La bonne nouvelle est que les drones peuvent désormais apprendre en accumulant des données sur chaque vol, la mauvaise nouvelle est qu'ils ont besoin de davantage d'apprentissage pour fonctionner les uns avec les autres.

On s'attend à ce qu'à l'avenir, les drones ressemblent davantage à des hélicoptères et des avions, ils puissent communiquer avec le contrôle du trafic aérien et entre eux pour éviter les accidents, et même publier bientôt leurs propres données.

Même si le transport de masse par drones est peut-être encore loin, les progrès technologiques dans le domaine des systèmes aériens sans pilote continueront de rester largement sous les yeux du public, ce qui pourrait être lié aux pénuries de main-d'œuvre nationales et aux nouvelles innovations technologiques.

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