Saat ini, menurut saya, teknologi AI hanya digunakan untuk membantu dalam pemrosesan data. Mari kita lihat contohnya lebih lanjut. Misalnya, jika kita diberi tugas untuk menggambar area bangunan pada foto atau citra satelit (proses yang dikenal sebagai digitasi dalam pemetaan). Proses manual menggambar bangunan satu per satu memakan waktu yang lama. Namun, dengan menggunakan pembelajaran mesin atau machine learning, kita dapat mencoba berbagai cara untuk mempercepat proses tersebut dan menghindari pekerjaan yang berulang. AI adalah salah satu metode yang dikembangkan untuk tujuan tersebut.
Mari kita analisis hasil klasifikasinya. Data ground truth adalah data yang dihasilkan secara manual oleh seorang drafter. Kita asumsikan bahwa seorang drafter handal dapat menggambar satu bangunan dalam waktu 4 detik. Sekarang kita hitung berapa waktu yang dibutuhkan untuk menggambar 100-ribuan bangunan. Akurasi dan presisi dari digitasi manual memiliki nilai tertinggi atau sesuai dengan data sebenarnya.
Dari hasil klasifikasi AI, kita masih dapat melihat bahwa terdapat banyak kesalahan seperti objek yang bukan bangunan ikut terklasifikasi sebagai bangunan. Asumsikan nilai akurasi dari digitasi AI adalah 80% dan presisi digitasi AI adalah 70%. Dengan nilai akurasi tersebut, kita hanya perlu menambahkan sebanyak 20% jumlah bangunan yang belum tergambar dibandingkan harus menggambar 100% secara manual. Selain itu, kita juga harus memeriksa dan mengoreksi data yang dihasilkan oleh AI dengan asumsi adanya kemungkinan kesalahan digitasi sebesar 30%.
Kesimpulannya, AI dapat membantu meringankan pekerjaan seorang pembuat peta. Tugas seorang drafter menjadi lebih mudah sehingga kemungkinan akan mengalami pengurangan pekerjaan di masa depan.
Namun, perlu diperhatikan bahwa AI bukanlah metode untuk akuisisi data. Oleh karena itu, masih diperlukan seorang surveyor untuk mengambil data secara langsung. Setelah data terkumpul, baru kemudian AI dapat digunakan untuk memproses data tersebut. Demikianlah jawaban dari saya. Terima kasih.