Представьте, что радикально ускоряет время, необходимое для лечения приложений для планирования жилья и инфраструктуры в Англии, что позволяет советувать принимать более быстрые и более просвещенные решения и стимулировать рост через экономику, все благодаря искусственному интеллекту (IA). Это видение становится реальностью благодаря новой уникальной системе под названием Extract. Когда премьер -министр Великобритании Кейр Стармер подчеркнул его в своем выступлении на Лондонской технологической неделе, выдержка была построена командой IA инкубатора британского правительства (И.), который выбрал модель Gemini от Google за ее способность понимать текст, разум на изображениях, инструментах и ​​других.

Задача традиционного планирования

Традиционные приложения планирования часто требуют сложных и бумажных документов. Сравнение приложений с местными ограничениями планирования и одобрения — это задача, которая требует времени. Экстракт помогает советам быстро преобразовать свои горы цифровых структурированных документов по планированию данных, чтобы значительно сократить препятствия для принятия современных систем цифрового планирования и необходимости вручную проверять около 350 000 приложений планирования в Англии каждый год.

После того, как консультации начнут использовать экстракт, они смогут предоставлять более эффективные услуги по планированию более простыми процессами и демократизированной информацией, уменьшая рабочую нагрузку Совета и ускоряя процессы государственного планирования. Тем не менее, преобразование единого документа по планированию в настоящее время длится до 2 часов для профессионала по планированию — и есть сотни тысяч документов, расположенных по всей стране. Экстракт может удалить это узкое место, ускоряя преобразование с ИИ.

Как указывает британское правительство, «новый генеративный инструмент искусственного интеллекта станет старым документами по планированию, включая размытые карты и рукописные ноты — в четких цифровых данных всего за 40 секунд — значительно сократив необходимое время».

Используя современные данные и программное обеспечение, консультации смогут быстрее принимать обоснованные решения, что может привести к обработке более быстрых приложений для таких вещей, как улучшение жилья, и больше времени, освобожденного для персонала, чтобы сосредоточиться на стратегическом планировании. Выдержка проверяется с чиновниками городского планирования в четырех советах по всей стране, включая Совет Хиллингдона, Вестминстерский муниципальный совет, муниципальный совет Нанитона и Бедворта и муниципальный совет Эксетера и будет предоставлен всем советам к весне 2026 года.

Близнецы: разрешить инновации в британском правительстве

Новый подход, построенный с Близнецами через платформу AI Vertex Ai of Google Cloud, Extract преобразует сложные документы планирования в карту и цифровую информацию, которая проста в использовании, так что никогда не было возможно. I.AI обнаружил, что Близнецы были адаптированы только к сложности этой задачи из -за ее усовершенствованных мультимодальных рассуждений и его способности решать сложные аналитические проблемы.

Как это работает:

В экстракте используются Близнецы, чтобы «читать» сложные документы планирования и снять критическую информацию, хранящуюся в тексте, рукописные аннотации и плохие изображения карт. Это возможно только из -за мультимодальных способностей рассуждения и использования инструментов Близнецов.

• Извлечение многоугольника: Способность визуальных рассуждений Gemini распознает соответствующие характеристики на карте, основанную на контексте документа (например, красный предел около ряда террасных домов, чернокожий регион, охватывающий парк, или 32-66 адреса улицы, но даже цифры). Затем экстракт имеет доступ к таким инструментам, как OpenCV, исследование боеприпасов и сегмент всего, что может извлечь сложные формы изображений, которые определяют при применении ограничений планирования.
• Георе: Gemini идентифицирует адреса, дорожные перекрестки и контрольные показатели, видимые на карте, для создания современной и геолокейской версии карты с помощью опроса Ordnce. Затем в экстракте используются модели отображения функций, такие как LOFTR, чтобы найти преобразование, которое преобразует историческую карту в современный эквивалент, соответствующим общим характеристикам на двух изображениях. Экстракт использует эту картографию для преобразования формы многоугольника, извлеченного из пикселей, для точных географических координат.