Ганна Козак - українська інженерка, яка спеціалізується на мобільній розробці у сферах доповненої реальності та штучного інтелекту. Сьогодні вона очолює розвиток iOS-платформи продукту ScanMyHome у компанії Yembo (Каліфорнія, США), де працює над технологіями цифрового сканування та моделювання нерухомості для страхового ринку США. Її професійна експертиза охоплює архітектуру мобільних систем, роботу з просторовими даними, технології доповненої реальності та розробку інженерних рішень, які забезпечують взаємодію між мобільними платформами та системами штучного інтелекту.
Одні з найперспективніших застосувань штучного інтелекту сьогодні пов’язані з рішеннями, які дозволяють отримувати та аналізувати інформацію про реальні об’єкти навколишнього світу. За таких умов дедалі більшого значення набувають системи, здатні точно фіксувати характеристики фізичного простору та перетворювати їх на цифрове представлення.
Особливо активно такі підходи розвиваються у сфері страхування нерухомості у США. Тут точність інформації про об’єкт нерухомості безпосередньо впливає на оцінку ризиків і подальші рішення страхової компанії, тому попит на технології цифрового документування та моделювання нерухомості постійно зростає.
Про те, як доповнена реальність і штучний інтелект змінюють підходи до роботи з нерухомістю, які інженерні виклики стоять за створенням подібних систем та яку роль у цьому відіграють мобільні технології, розповіла українська інженерка компанії Yembo Ганна Козак.
— Сьогодні доповнена реальність і штучний інтелект знаходять практичне застосування у сферах, де ще кілька років тому переважала ручна робота. Як ви прийшли до роботи на перетині цих технологій та що вас найбільше зацікавило в цьому напрямку?
— Я завжди прагнула працювати з новими технологіями та складними інженерними задачами. У 2022 році я почала роботу над продуктом ScanMyHome, який поєднує мобільну розробку, доповнену реальність, просторові дані та штучний інтелект.
Сьогодні цей продукт використовується для документування нерухомості у страховій галузі США. За допомогою мобільного застосунку спеціаліст може виконати сканування приміщення, після чого отримана інформація проходить обробку із застосуванням алгоритмів штучного інтелекту. У результаті система формує цифрове представлення нерухомості, яке використовується для роботи спеціалістів страхового ринку.
Робота над такими рішеннями особливо цікава тим, що поєднує одразу кілька технологічних напрямків. Необхідно забезпечити коректну взаємодію мобільних пристроїв, технологій доповненої реальності, просторових даних та алгоритмів штучного інтелекту в межах єдиної системи. Така комбінація створює багато нетривіальних інженерних викликів і водночас дозволяє бачити реальний вплив на робочі процеси користувачів.
— Як сучасні технології доповненої реальності допомагають перетворити звичайне сканування приміщення за допомогою смартфона на основу для роботи систем штучного інтелекту?
— Під час сканування приміщення мобільний пристрій використовує технології доповненої реальності для визначення свого положення у просторі, відстеження переміщення та отримання інформації про геометрію навколишнього середовища, у результаті чого формується набір просторових даних.
У практичних AR/AI-системах отримання цих даних є лише частиною задачі. Одним із важливих напрямків моєї роботи є адаптація можливостей технологій доповненої реальності до конкретних сценаріїв цифрового сканування нерухомості та подальшої роботи систем штучного інтелекту.
Під час проєктування архітектури таких платформ я зосереджуюся на механізмах контролю якості отримуваної інформації, оцінці повноти зібраних даних та перевірці їхньої придатності для реконструкції цифрової моделі.
Мобільний застосунок виступає першою ланкою всієї AI-системи, а забезпечення отримання якісних просторових даних на етапі сканування значною мірою визначає ефективність усіх наступних етапів обробки.
— Якщо якість сканування безпосередньо впливає на роботу всієї системи, як забезпечити стабільний результат, коли з технологією працюють не інженери, а страхові спеціалісти?
— Важливим архітектурним завданням є забезпечення стабільної роботи системи незалежно від рівня технічної підготовки людини, яка виконує сканування. Необхідно мінімізувати необхідність користувача думати про те, чи правильно він тримає пристрій, чи достатньо інформації вже зібрано або чи відповідають умови сканування вимогам системи.
З технічної точки зору це означає, що мобільний застосунок має бути активним учасником процесу. У своїй роботі я приділяю увагу проєктуванню механізмів, які дозволяють йому самостійно контролювати значну частину процесу перевірки якості. У режимі реального часу застосунок оцінює якість отримуваної інформації, аналізує покриття приміщення, відстежує параметри сканування та своєчасно повідомляє користувача про дії, які необхідно скоригувати. Якщо система бачить, що певної інформації недостатньо для подальшої побудови цифрової моделі, вона повинна виявити це ще під час сканування, а не після його завершення.
— Для користувача сканування приміщення виглядає досить простим процесом. Які інженерні виклики стоять за отриманням даних, придатних для побудови цифрової моделі об’єкта?
— На ранніх етапах розробки легко припустити, що технологія, яка добре працює в контрольованих умовах, буде так само успішною і в реальному використанні. Проте на практиці інженерні виклики можна умовно поділити на три групи.
Перша група пов’язана з особливостями приміщення, у якому відбувається сканування. Різні умови освітлення та просторові характеристики нерухомості можуть впливати на повноту й точність інформації, необхідної для побудови цифрової моделі.
Друга група стосується технічних обмежень пристрою. Різні моделі смартфонів можуть відрізнятися за характеристиками камер, сенсорів і продуктивністю, що також впливає на процес отримання просторових даних.
Третя група пов’язана безпосередньо з користувачем. Система повинна враховувати, що люди виконують сканування по-різному: рухаються з різною швидкістю, обирають різні траєкторії та не завжди дотримуються ідеального сценарію роботи.
Головне інженерне завдання полягає у забезпеченні стабільної та передбачуваної роботи в широкому спектрі реальних сценаріїв використання. Здатність системи надійно працювати за межами контрольованого середовища зрештою визначає її практичну цінність.
— Чи існують ситуації, коли процес сканування може бути перерваний, і наскільки складно забезпечити його коректне відновлення?
— Так, і саме такі задачі часто становлять найцікавішу частину архітектурної роботи. Під час сканування користувач може отримати дзвінок, переключитися на інший застосунок або втратити мережеве з’єднання. Для системи це означає ризик втрати даних або порушення цілісності процесу.
На практиці стандартні інструменти мобільної платформи не забезпечують повних гарантій того, що великі обсяги просторових даних будуть коректно збережені та передані. Тому одним із напрямків моєї роботи стало проєктування власної архітектури керування даними, яка дозволяє контролювати їхній стан на всіх етапах передачі та давати можливість зберегти дані навіть після непередбачених переривань.
— Якщо реальні умови сканування можуть суттєво відрізнятися від умов контрольованого середовища, який підхід дозволяє забезпечити стабільно якісний результат?
— Інженерний досвід показує, що ключовою помилкою під час створення подібних систем є спроба перекласти відповідальність за якість результату на користувача.
Під час проєктування подібних систем я дотримуюся підходу, за якого система повинна самостійно контролювати якість отримуваної інформації та допомагати користувачу під час сканування. Перед початком роботи вона перевіряє готовність пристрою, а під час сканування оцінює повноту та якість просторових даних і своєчасно повідомляє про потенційні проблеми.
З мого досвіду, поєднання автоматичної діагностики, контролю якості в реальному часі та інтегрованого супроводу під час сканування дозволяє забезпечувати стабільний результат навіть у складних реальних умовах.
— Що відбувається з просторовими даними після завершення сканування і як на їх основі створюється цифрова модель нерухомості?
— Після завершення сканування система отримує набір просторових даних, які описують геометрію приміщення та його основні характеристики.
Далі, алгоритми штучного інтелекту формують взаємозв’язки між окремими елементами простору та реконструюють цифрову модель нерухомості. Саме цей процес дозволяє перетворити набір розрізнених даних, отриманих під час сканування, на цілісне цифрове представлення об’єкта.
— Який професійний висновок став для вас найважливішим під час роботи над системами, що поєднують мобільні технології, доповнену реальність і штучний інтелект?
Найважливішим висновком для мене стало те, що створення подібних продуктів потребує системного мислення. Технології доповненої реальності, просторові дані, мобільні платформи та алгоритми штучного інтелекту не існують окремо одна від одної - вони формують єдину технологічну екосистему, у якій якість кожного компонента впливає на кінцевий результат. Цей підхід багато в чому визначає архітектурні рішення, під час проєктування та розвитку технологічних продуктів у сфері AR та AI.
На мою думку, інженерна зрілість полягає у здатності бачити взаємозв’язки між компонентами системи та проєктувати рішення з урахуванням того, як вони працюватимуть разом у реальних умовах використання.
— Як, на вашу думку, технології доповненої реальності та штучного інтелекту вплинуть на розвиток сфери нерухомості та страхування у США протягом найближчих років?
— Сфера нерухомості та страхування перебуває на початку масштабної цифрової трансформації. Процеси, які десятиліттями базувалися на ручному зборі інформації та експертній оцінці, поступово переходять у цифровий формат.
З огляду на поточні тенденції розвитку галузі, одним із ключових напрямків найближчих років стане інтеграція мобільних технологій, доповненої реальності та штучного інтелекту в єдині системи, здатні швидко отримувати, аналізувати та використовувати дані про реальні об’єкти.
