Co ma wspólnego sukces Falcon Heavy z nieruchomościami…

Rakieta Falcon Heavy wzbiła się w przestrzeń kosmiczną. W kosmos zabrała Tesle Roadster. Dwa napędzające ją boostery powróciły na Ziemię, a samochód leci teraz w kierunku marsjańskiej orbity. Dotrze tam za pól roku.

Falcon Heavy o wysokości 23-piętrowego budynku to największa rakieta świata. Jej udany start to wielki sukces i przełomowe wydarzenie. Pozwoli ono ludzkości wrócić do wysyłania dużych statków na Księżyc i dalej.

Nie byłoby to jednak możliwe bez Machine Learning, czyli (prawie) sztucznej inteligencji. Machine Learning to technologia systemów uczących się, która w przyszłości może stanowić fundament „sztucznej inteligencji” – w pełni autonomicznych maszyn, które znamy z filmów science-fiction. Przykładem używanego na co dzień systemu bazującego na algorytmach Machine Learning jest GPS, który nie tylko pokieruje nas w drodze, ale też każdego dnia zbiera o nas informacje.

Zastanawiacie się, w jaki sposób SpaceX wykorzystał „maszynowe uczenie”? Najprościej mówiąc, każdy próbny start i lądowanie (misje rakiet z rodziny Falcon 9 firmy SpaceX) były analizowane przez systemy, jakimi dysponuje firma Elona Muska. Zebrane dane i wnioski z przeprowadzanych analiz były ponownie wykorzystywane w następnych próbach. Algorytm, jaki powstał podczas finalnego startu Falcon Heavy, ułożony ze wszystkich zebranych wcześniej danych, był najpełniejszym „scenariuszem” startu. Choć z pewnością nie ostatecznym, bo i te dane zostaną poddane kolejnym analizom.

Ale co ma wspólnego sukces Falcon Heavy z nieruchomościami…

Otóż analogiczne elementy związane z wykorzystaniem Machine Learning można odnaleźć na rynku usług IT do leasingu i sprzedaży nieruchomości. Choć wydaje się, że przełom jest jeszcze przed nami, to już teraz deweloperzy i agencje nieruchomości wykorzystują algorytmy do sugerowania potencjalnym klientom ofert najbardziej dopasowanych do ich potrzeb. Wszystko w oparciu o ich zachowania na stronach www z ofertami, i najprościej mówiąc – proponowaniu przy kolejnej wizycie na stronie internetowej tych najbardziej zbliżonych do wcześniejszych wyszukiwań. A to tylko czubek góry możliwości, jakie Machine Learning daje obsłudze sprzedaży czy zarządzaniu nieruchomościami. Już teraz w oparciu między innymi o dane GPS coraz popularniejsza staje się technologia geofencing. To nic innego jak wirtualny obszar graniczny, który z powodzeniem wykorzystywać będą sklepy i centra handlowe. Geofencing daje szczegółowe informacje o preferowanej trasie klienta i mapę jego nawykowej podróży po obiekcie handlowym i nie tylko.

Być może, już niebawem dzięki Machine Learning proponowane nam oferty będą kierowane nie na podstawie naszych zachowań na stronach www, a wręcz informacji zgromadzonych o nas samych, jak statusie rodzinnym, finansowym.

Tomasz Ogrodzki