Superb AI, LH için fotoğraftan konut kusuru sınıflandıran sistem kurdu

Güney Kore Arazi ve Konut Kurumu (LH) kiralık dairelerinde oturan biri duvardaki çatlağın ya da tavandan sızan suyun fotoğrafını yüklediğinde, yapay zekâ kusurun hangi mekânda, hangi malzemede ve ne tür olduğunu bir saniye içinde belirliyor. Sistemi bilgisayarlı görü şirketi Superb AI kurdu. Şirket birinci aşama kurulumu tamamladı, ikinci aşamadaki geliştirme çalışmaları ise sürüyor.

Ölçek ve karmaşık sınıflandırma

LH'ye her ay yaklaşık 300 bin, yılda ise yaklaşık 4 milyon kusur fotoğrafı ulaşıyor. Bu başvurular şimdiye kadar çağrı merkezi çalışanlarınca mesaj ve telefon görüşmeleriyle tek tek sınıflandırıldı. Sınıflandırma ölçütleri de karmaşık: mekân, bölüm ve malzeme, kusur türü, iş kolu ve inşaat türü birleştirildiğinde 18 binden fazla kombinasyon ortaya çıkıyor. Çalışanların deneyimi farklı olduğundan aynı kusur farklı veya hatalı sınıflandırılabiliyordu.

Superb AI süreci tek bir görsel-dil modeliyle (VLM) çözdü. VLM, görüntü ile dili birlikte anlayan bir yapay zekâ modeli. Genellikle kusurun yerini bulan ve türünü ayırt eden iki ayrı model kullanılıyor. Burada ise tek model, tek fotoğraftan beş ölçütü birden değerlendiriyor. Yapının sade olması bakım yükünü de azaltıyor. Başvurular 7/24 anında işleniyor ve sonuç, kararın gerekçesiyle birlikte metin olarak gösteriliyor.

Doğruluk hedefi ve kullanım alanları

Sistem çatlak, su sızıntısı, hasar, küf ve kirlenme gibi tipik kusurların yanı sıra nedeni fotoğraftan anlaşılması zor durumlarda da öğrendiği örüntülerle çıkarım yapıyor. Tasarım hedefi, tespit doğruluğunun en az yüzde 90, yanlış veya kaçırılan tespit oranının ise en çok yüzde 10 olması. Şirket, bu düzeyi düzenli izleme ve doğrulamayla koruduğunu söylüyor.

Danışmanlar artık basit kayıt ve ayrıştırma yerine karar gerektiren başvurulara odaklanabiliyor. Kusur verileri belirli bir formatta biriktiği için site, malzeme ve yapım yılına göre hangi kusurların sık görüldüğü analiz edilebiliyor. Bu sayede aynı kusurun tekrarlandığı yerler önceden denetlenebiliyor, eskiyen tesislerin değişim ve onarım zamanı da veriyle belirlenerek uzun vadeli onarım planı hazırlanabiliyor.

Superb AI CEO'su Kim Hyun-soo, karmaşık sınıflandırma sistemi ile büyük hacimli yapılandırılmamış veri sorununun tek bir VLM ile çözüldüğünü belirtti. Kim, yaklaşımın tesis denetimi ve görsel başvuru analizi gibi birçok kamu hizmetinde kullanılabileceğini söyledi.