City Detect помогает городам выявлять запущенность зданий и районов с помощью компьютерного зрения и ИИ

City Detect — компания, использующая компьютерное зрение и ИИ для помощи местным органам власти в мониторинге состояния зданий и районов, — объявила в пятницу о раунде финансирования Series A на $13 млн, который возглавил фонд Prudence Venture Capital.

Стартап был запущен в 2021 году, а Гэвин Баум-Блейк, оставшийся сооснователь, занимает должность CEO. По его словам, компания была основана отчасти потому, что города испытывали трудности в борьбе с «городской запущенностью и разрушением». Идея заключалась в том, чтобы использовать передовые технологии компьютерного зрения и ИИ, помогая городам отслеживать и устранять такие проблемы.

City Detect устанавливает камеры на общественные транспортные средства — например, мусоровозы и подметально-уборочные машины, — делает фотографии окружающих зданий по мере их движения, а затем с помощью компьютерного зрения анализирует изображения. По сути, это Google Maps Street View, но ориентированный на то, чтобы здания соответствовали нормам.

«Проблемы могут быть в граффити, незаконном сбросе мусора, мусоре, который лежит на обочине дороги», — сказал Баум-Блейк. Затем City Detect совместно с местными органами власти занимается устранением этих проблем; обычно этот процесс включает в себя выезд бригады, направленной местными чиновниками, чтобы всё убрать.

Сейчас отслеживание ветшающих зданий в значительной степени выполняется вручную, поэтому Баум-Блейк считает своим конкурентом «статус-кво».

«Они могут обрабатывать 50 в неделю, — сказал он о людях, которым поручено отслеживать разрушающиеся здания, — тогда как мы можем обрабатывать тысячи в неделю».

Продукт, который Баум-Блейк запатентовал, имеет несколько интересных и важных функций. К важным относится то, что лица и номерные знаки всегда размываются из соображений конфиденциальности; к интересным — то, что технология City Detect способна отличать стрит-арт от вандализма. Она также помогает властям отслеживать, не содержат ли арендодатели свои здания надлежащим образом.

«Мы можем видеть, есть ли структурные проблемы с крышей, или можем определить, был ли ущерб от шторма», — продолжил Баум-Блейк.

City Detect работает как минимум в 17 городах и сотрудничает с местными органами власти в таких местах, как Даллас и Майами. На сегодняшний день компания привлекла $15 млн инвестиций и является участником GovAI Coalition (коллектива по управлению ИИ), соответствует требованиям SOC 2 Type II (то есть имеет независимую сертификацию в области конфиденциальности) и следует собственной политике ответственного ИИ.

«Мы опубликовали нашу политику ответственного ИИ в ответ на запрос консорциума местных органов власти, которые заявили, что им нужна ясность относительно того, на какие обязательства поставщики действительно готовы пойти, — сказал Баум-Блейк. — Мы приняли эту политику, чтобы наши партнёры в местных органах власти понимали, чего от нас ожидать».

Баум-Блейк заявил, что новое финансирование будет направлено на найм дополнительных инженеров и развитие технологий выявления ущерба от штормов. Компания также планирует расширяться по всей территории США.

«Мы видим колоссальный рост эффективности в подразделениях, с которыми работаем; мы видим больше случаев, когда проблему запущенности удаётся решить без того, чтобы кто-то получал предписание; мы видим, что шины и мусор, а также незаконный сброс отходов устраняются быстрее и обнаруживаются быстрее, — сказал он. — Приятно видеть, как технологически продвинутые муниципалитеты делают ставку на предиктивный ИИ — такой, как модели City Detect».

В раунде также участвовали Zeal Capital Partners, Knoll Ventures и Las Olas Venture Capital.

Источник: TechCrunch

AI News

Статьи и новости о нейросетях и искусственном интеллекте, просто и понятно о сложных технологиях. Освещает современные тенденции, объясняет, как работают ИИ-системы, и показывает, каким образом нейросети меняют различные сферы жизни. Регулярно собирает подборки и топы полезных нейросетей, тщательно отбирая актуальные инструменты и сервисы, которые могут существенно упростить рабочие и повседневные задачи. В своих подборках делится описаниями возможностей каждой нейросети, а также рекомендациями по их применению, чтобы помочь читателям быстро разобраться в новых технологиях и использовать их с максимальной пользой.

Социальные сети автора: