- +386 (0)1 586 38 30
- info@geoservis.si
Trendi v geodeziji je kratka letna publikacija o eni tehnologiji ali razvojnem trendu, ki pomembno vpliva na geodetsko delo. Namen ni napovedati prihodnosti za vsako ceno, ampak ločiti med tem, kar je danes že uporabno, tem, kar hitro prihaja, in tem kar je za zdaj predvsem zanimiva ideja.
Leto 2026 je pri umetni inteligenci pomembno zato, ker AI ni več samo tema za demonstracije in raziskovalne projekte. Začenja se pojavljati neposredno v instrumentih in vsakodnevni programski opremi. Primer je Leica TS20, kjer je tehnologija edge AI vgrajena neposredno v robotski tahimeter, ali pa AI klasifikacija oblakov točk v programski opremi za zajem resničnosti (Reality Capture).
V tej publikaciji zato ne obravnavamo AI kot samostojne znanstvene discipline. Zanimajo nas predvsem praktična vprašanja: Kaj AI dejansko počne? Kje prihrani čas? Kje zmanjša možnost napake? In kaj lahko geodet od njega pričakuje v naslednjih nekaj letih? Vsebina je pripravljena kot strokovni pregled za geodete, vodje ekip, projektante in odločevalce pri nakupu geodetske opreme.
Geodezija že desetletja temelji na avtomatizaciji. Elektronski tahimetri so nadomestili klasične optične postopke, GNSS je avtomatiziral, pohitril in pocenil določanje položaja, robotski tahimetri pa so zmanjšali potrebo po velikih terenskih ekipah. AI je naslednji korak: ne avtomatizira samo vrtenja instrumenta, ampak mu omogoča, da prepozna, razvrsti ali preveri informacije, ki jih zajema. Ključna sprememba je zato precej preprosta: instrument poleg avtonomnega sledeja reflektorju začne tudi interpretirati. Pri tahimetru to lahko pomeni prepoznavanje tipa reflektorja ali pomoč pri iskanju in sledenju reflektorja, še posebej ob prekinitvah. Pri oblaku točk lahko pomeni razvrščanje točk v kategorije, kot so tla, drevesa, objekti ali elementi infrastrukture.
To ne pomeni, da bo instrument sam postal geodet. Meritev mora še vedno imeti referenčni sistem, kontrolo kakovosti, ustrezno geometrijo in odgovornega strokovnjaka. Največja vrednost AI je trenutno predvsem v zmanjšanju rutinskega dela in človeških napak.
Izraz AI se uporablja za zelo različne funkcije. Pri ocenjevanju nove opreme je zato pomembno pogledati, kaj se dejansko dogaja v ozadju. V geodeziji lahko AI najdemo predvsem v štirih oblikah:
Pomembno je tudi mesto obdelave podatkov. Pri edge AI se del obdelave izvaja neposredno na napravi. To pomeni manj odvisnosti od povezave s strežnikom in lahko tudi boljšo zasebnost podatkov. Pri Leica TS20 je namenski procesor za izvajanje algoritmov umetne inteligence, NPU (Neural Processing Unit) namenjen hitrejši in energijsko učinkovitejši obdelavi podatkov neposredno na napravi. Za uporabnika pa je bistveno manj pomembno, ali proizvajalec uporablja določeno vrsto nevronske mreže. Pomembno je vprašanje, ali mi ta funkcija skrajša delo, ali zmanjša tveganje za napako, ali rešuje katerega od problemov?
Tahimeter je dober primer, kako AI prehaja iz koncepta v vsakodnevno merjenje. Leica TS20 je bila predstavljen kot robotski tahimeter z vgrajeno edge AI. Njegove funkcije vključujejo AI-podprto iskanje (AI-Powered ATR) in prepoznavanje reflektorja (AI-Detect), ki preverja skladnost dejanskega tipa reflektorja z nastavitvijo v programski opremi. AI-Follow bo omogočal nadaljnjo avtomatizacijo sledenja AP20 AutoPole. Najzanimivejši del ni sama beseda AI, ampak vrsta problema, ki ga rešuje. Če instrument hitreje najde reflektor, je delo hitrejše. Če zazna napačen tip reflektorja, prepreči napako. Če lahko ponovno najde tarčo po prekinitvi vidne linije, zmanjša število ročnih posegov operaterja in ponovno pohitri ter olajša delo operaterju. To je pomemben premik. Pri prvi generaciji avtomatizacije je instrument sledil ukazu. Pri naslednji generaciji začne razumeti del situacije, v kateri se nahaja. Za geodeta to pomeni manj časa za upravljanje instrumenta in več časa za kontrolo meritev ter reševanje zahtevnejših nalog.
Če je AI v tahimetru še razmeroma nov pojav, je pri oblakih točk že precej bolj uveljavljen. Velike količine 3D podatkov so idealne za algoritme, ki prepoznavajo vzorce. Pri Leica Cyclone 3DR in drugih rešitvah Reality Capture se AI uporablja za klasifikacijo točk. Modeli so trenirani za različna okolja in lahko pomagajo razvrstiti elemente, kot so drevesa, objekti in ulično pohištvo, ali elemente notranjih in industrijskih okolij. Prednost je očitna: geodetu ni treba ročno pregledovati vsakega dela oblaka, če je mogoče velik del začetnega razvrščanja opraviti avtomatsko. Vendar avtomatska klasifikacija ni enaka končnemu izdelku. Model lahko napačno razvrsti točko, spregleda objekt ali ga napačno interpretira. Zato je pravilen proces bolj podoben:
Zajem → AI obdelava → Kontrola → Popravek → Končni rezultat.
AI torej ne odstrani potrebe po strokovnjaku. Odstrani predvsem velik del dolgočasnega pregledovanja.
Tradicionalni delovni proces pogosto razdeli delo na več korakov: zajem podatkov, prenos na računalnik v pisarni, čiščenje, klasifikacija, modeliranje, kontrola in ustvarjanje končnega izdelka. AI lahko začne povezovati posamezne korake. To je pomembnejše od posamezne AI funkcije. Če mora uporabnik po avtomatski klasifikaciji še vedno ročno izvesti pet dodatnih postopkov, je korist omejena. Če pa AI postane del celotnega procesa, se lahko čas obdelave bistveno skrajša. Pri Reality Capture so zato posebej zanimive funkcije, ki iz klasificiranih podatkov neposredno ustvarijo uporabne rezultate. Dokumentacija Leica Cyclone 3DR na primer navaja modele za notranja okolja, gradbišča, zunanje TLS podatke, ceste in industrijske obrate ter njihovo povezavo z nadaljnjimi funkcijami obdelave. V prihodnosti bo zato vprašanje manj “Ali programska oprema uporablja AI?” in bolj “Koliko korakov mojega procesa lahko programska oprema avtomatizira?”
Pri GNSS je AI nekoliko manj očiten kot pri kamerah, oblaku točk ali robotskih tahimetrih. Kljub temu področje obeta. GNSS že uporablja napredne algoritme za določanje položaja, izbiro in obdelavo signalov ter ocenjevanje kakovosti. Naslednji korak je povezovanje GNSS z drugimi senzorji: kamero, IMU, oblakom podatkov in vizualnim pozicioniranjem. Raziskave na področju vizualnega pozicioniranja kažejo, da lahko kombinacija georeferenciranih slik, računalniškega vida in geometrijskih postopkov dosega centimetrske rezultate v ugodnih pogojih. Prav tako lahko vizualna informacija o okolici pomaga merilnemu jedru GNSS odstranjevati vplive večpotja. To nakazuje možnost, da bo vizualno pozicioniranje v prihodnje dopolnjevalo GNSS ne pa ga preprosto nadomestilo. Za prakso je pomembna ena stvar: prihodnost verjetno ni en sam senzor. Bolj verjetna je kombinacija GNSS + IMU + kamera + LiDAR + algoritmi, ki znajo iz vseh virov sestaviti čim bolj zanesljivo rešitev.
Monitoring je področje, kjer ima lahko AI še posebej veliko vrednost. Ko instrument ali senzor deluje ure, dneve ali mesece, postane pomembno ne samo merjenje, ampak tudi prepoznavanje nenavadnega obnašanja. Pri pol-samodejnem monitoringu lahko AI pomaga pri prepoznavanju tipa reflektorja, avtomatizaciji iskanja in zmanjševanju napak pri konfiguraciji. Leica na primer izpostavlja uporabo AI-Detect pri monitoring procesih, kjer napačno izbrana vrsta reflektorja lahko povzroči umetne skoke v časovni vrsti.
Naslednji korak je še širši: sistem ne bi samo meril premikov, ampak bi pomagal odgovoriti na vprašanje, ali je premik resničen, pričakovan ali sumljiv. Pri monitoringu je to verjetno ena najpomembnejših smeri razvoja: od samodejnega zajema proti samodejni interpretaciji. S tem bo mnogo bolj zanesljivo postalo tudi alarmiranje ob preseženih tolerancah premikov.
Eden novejših primerov je AI Assistant v programu Leica Infinity 5.2.0. Njegov namen ni samostojno izvajanje geodetskih izračunov, temveč pomoč uporabniku pri delu s programsko opremo. Pomočnik uporabnika usmerja pri izvajanju nalog in pomaga hitreje priti do ustreznega postopka.
To je zanimiv premik v načinu uporabe geodetske programske opreme. Namesto iskanja informacij po priročnikih in dokumentaciji lahko uporabnik vprašanje zastavi neposredno AI-pomočniku in dobi navodila, prilagojena konkretnemu opravilu. V praksi to lahko pomeni manj časa za iskanje funkcij in postopkov ter hitrejši prehod od vprašanja do izvedbe naloge.
Pri tem pa ostaja pomembna meja med pomočjo pri uporabi programa in strokovno presojo. AI Assistant lahko uporabniku pomaga najti ustrezno funkcijo ali postopek, ne more pa nadomestiti preverjanja vhodnih podatkov, rezultatov in pravilnosti izbrane metode. Končna presoja zato še vedno ostaja v rokah uporabnika.
To je tudi dober primer širšega trenda, opisanega v članku: AI ne posega več samo v obdelavo podatkov, ampak vse bolj postaja tudi vmesnik med uporabnikom in programsko opremo.
Pri navdušenju nad AI je hitro mogoče pozabiti na osnovno geodetsko dejstvo – kakovost rezultata je odvisna od kakovosti vhodnih podatkov in pravilno zasnovanega merilnega postopka:
Pri prostorskih podatkih je dodatna težava preverljivost. Model lahko poda zelo prepričljiv rezultat, ki pa je napačen. Zato mora biti geodetski proces zasnovan tako, da je rezultat mogoče kontrolirati in po potrebi ponoviti. Najboljši pristop zato ni AI namesto geodeta, ampak geodet z AI.
Vsaka nova tehnologija ima obdobje, ko je izraz pomembnejši od dejanske uporabnosti. In AI ni nikakršna izjema. Pri ocenjevanju ponudb in novih instrumentov je koristno postaviti tri vprašanja:
Če je odgovor trikrat “da”, imamo verjetno uporabno tehnologijo. Če je edini argument to, da ima naprava v brošuri napisano AI, pa je razlog za nakup precej šibek. To je pomembno tudi zato, ker se bo izraz AI v geodetski opremi pojavljal vse pogosteje. V naslednjih letih bo zato vrednost AI funkcij treba presojati enako kot natančnost, hitrost, robustnost ali povezljivost: po učinku na delo. Tako kot se hitrost robotskega tahimetra ne meri v °/sekundo, ampak v sekundah od pritiska na tipko za merjenje do trenutka, ko instrument iz kotov in razdalje določi koordinato nove točke ter jo skupaj z imenom, atributi in morda še fotografijo zapiše v pomnilnik.
Upravičen pomislek je, da bo avtomatizacija zmanjšala potrebo po geodetih. Vendar je bolj verjeten scenarij drugačen. Rutinskih opravil bo manj. Več bo dela, kjer je potrebno razumeti projekt, izbrati ustrezno mersko metodo, preveriti rezultate in sprejeti strokovno odločitev. Podobno kot GNSS ni izbrisal geodeta, ampak je spremenil način njegovega dela, bo tudi AI predvsem spremenil razmerje med merjenjem, obdelavo in odločanjem. Geodet, ki bo znal uporabljati avtomatizirane delovne postopke (workflow), bo lahko opravil več dela z manjšo ekipo. To pomeni, da lahko AI postane predvsem orodje za povečanje produktivnosti. Največjo prednost bodo imeli uporabniki, ki ne bodo samo kupili nove funkcije, ampak bodo zaradi nje prilaodili in optimizirali način dela.
Vzporedno se razvijajo tudi temeljni modeli za geoprostorske podatke (Geospatial Foundation Models), katerih cilj je kompleksnejše razumevanje prostora in prostorskih podatkov z uporabo AI. Gre za še vedno pretežno raziskovalno področje, ki pa nakazuje premik od prepoznavanja posameznih objektov k širšemu prostorskemu sklepanju.
Pomemben je tudi koncept nadgradljivosti. Leica TS20 je na primer zasnovan z možnostjo nadaljnjih programskih izboljšav, nekatere AI funkcije pa so bile oziroma so načrtovane kot programske nadgradnje. To pomeni, da pri sodobni geodetski opremi ne kupujemo več samo instrumenta. Kupujemo kombinacijo strojne opreme, programske opreme, algoritmov in prihodnjih nadgradenj.
Najbolj zanimivo pa bo opazovati, katera od teh smeri bo dejansko ustvarila merljiv poslovni učinek. Tehnologija bo napredovala hitro, vendar bo trg na koncu nagradil predvsem rešitve, ki bodo geodetu prihranile čas in zmanjšale možnost napake.
AI ne bo zamenjal geodeta, lahko pa avtomatizira pomemben del njegovega dela.
Leto 2026 je trenutek, ko AI v geodeziji prehaja od demonstracij in eksperimentalnih rešitev h konkretnim funkcijam, ki se že uporabljajo v praksi. Srečujemo ga v robotskih tahimetrih, pri klasifikaciji oblakov točk, v avtomatizaciji in vse bolj tudi v povezovanju različnih senzorjev. Vendar največja sprememba ni v tem, da bodo instrumenti postali “pametni”, temveč v krajšanju poti od zajema podatkov do uporabnega rezultata in zmanjševanju potrebe po ročnem delu. Za geodeta to pomeni priložnost. Če bo AI prevzela zamudna in ponavljajoča se opravila, bo več časa ostalo za tisto, česar algoritem ne more enostavno nadomestiti: razumevanje prostora, pravilna izbira metode, presoja kakovosti in strokovna odgovornost. Zato je najbolj realna napoved za prihodnost preprosta:
“Ne – geodet ali AI. Geodet z AI.”
To bo verjetno ena najpomembnejših sprememb v načinu geodetskega dela v naslednjih nekaj letih.
