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Una mujer sostiene un dispositivo BLK2GO

Pupil y el BLK2GO suben el listón de la precisión en las tasaciones inmobiliarias

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11/09/2020

El objetivo: transformar el negocio inmobiliario a escala mundial mediante el uso de una tecnología específica del sector para documentar los interiores del mundo con un nivel inédito de precisión y coherencia; ofrecer una mayor transparencia, tasaciones más precisas y transacciones más eficientes; y contribuir a la creación de unos procesos más ecológicos para el sector:

Creemos que la forma de hacer negocios inmobiliarios y de ocupar y entender el mundo construido se puede renovar y actualizar por completo, y estamos impulsando el cambio mediante la aplicación de conjuntos de datos espaciales precisos.

Es un objetivo ambicioso que Pupil, una empresa de datos espaciales con sede en Londres, pone en práctica en cada propiedad que procesa con la ayuda de su innovadora tecnología y sus prestaciones de captura de datos. Aunque oficialmente lanzó Spec, su filial de marketing de propiedades residenciales, en junio de 2019, Pupil es el resultado de cinco años de investigaciones de mercado, desarrollo de productos y pruebas. En la actualidad, es el principal proveedor de recorridos virtuales de propiedades residenciales de Londres, y el potencial internacional del negocio es enorme.

Pupil diseñó estos recorridos para ofrecer comodidad y eficiencia a los consumidores, pero, sobre todo, para reemplazar las visitas físicas iniciales por otras virtuales que reducen el tráfico y las emisiones de carbono, ya que el número de personas que se desplazan para ver propiedades que resultan no ser adecuadas para ellas es menor. Y está funcionando. Los compradores potenciales de viviendas de todo el mundo visualizan los recorridos virtuales de Pupil miles de veces al día. Los recorridos se basan en datos 3D precisos obtenidos con escáneres láser, lo que también significa que todas las propiedades se miden y se tasan correctamente para las transacciones.

James D. Marshall, fundador de Pupil¿Cuál es el siguiente paso para Pupil y cómo se puede utilizar esta enorme cantidad de datos de propiedades?

“Queremos crear un gemelo digital del mundo construido”, explica James D. Marshall, fundador y director general de Pupil. “Esto tendrá una amplia variedad de beneficios, desde unas tasaciones de propiedades cada vez más precisas hasta presupuestos más exactos para hipotecas y seguros. Los bienes inmuebles son la clase de activos más valiosa del planeta, y sabemos que la serie de escáneres Leica BLK ha democratizado el acceso a las herramientas de captura de la realidad. Queremos llevar aún más lejos esa democratización usando estas herramientas para mejorar las transacciones de todas las propiedades, ya sean residenciales o comerciales”.

Documentar digitalmente los bienes inmuebles a la velocidad de la luz

Oliver Breach, fundador, presidente y director de operaciones de PupilEl proyecto de Pupil de facilitar las transacciones de las propiedades con la ayuda de unos datos mejores y más precisos es complejo, pero sus miembros han hecho los deberes. “Durante la investigación de mercado inicial, encontramos imprecisiones alarmantes en las mediciones y los planos de planta”, explica Oliver Breach, fundador y presidente de Pupil. “Elaboramos un estudio exhaustivo que puso de manifiesto lo extendido que está el problema. Significa que las tasaciones de las propiedades residenciales, en especial las de ciudades muy pobladas en las que el espacio es un lujo, se están basando casi exclusivamente en datos poco fiables. El uso del escaneado láser más sofisticado combinado con la tecnología especializada en el sector desarrollada por Pupil para medir todas las propiedades mejorará drásticamente la calidad, la coherencia y la transparencia de los datos que mueven los mercados inmobiliarios en todo el mundo”.

El BLK360 añadió un sistema LiDAR de obtención de imágenes todo en uno al ecosistema de captura de Pupil, y los datos recopilados con él ayudaron a establecer, desarrollar y perfeccionar la oferta de productos de Spec, dirigida a los agentes inmobiliarios y los propietarios de inmuebles. Proporciona mediciones mucho más precisas y un proceso de captura más rápido.

David Mullett, director de diseño de PupilDavid Mullett, el fundador y director de diseño de la empresa, se explaya sobre esta cuestión. “Identificamos el BLK360 como la herramienta que necesitábamos para lanzar nuestro producto al mercado, pero siempre supimos que, para hacer realidad nuestro objetivo a escala, la clave era un dispositivo que pudiera mejorar nuestra eficiencia y suministrar las capturas con rapidez. Por eso nos pareció tan atractivo el BLK2GO”.

Así como el BLK360 ayudó a Spec a despegar, el BLK2GO está superando todos los límites en cuanto a velocidad y precisión. Pupil ha sido una de las primeras empresas grandes en adoptar el BLK2GO. Con este escáner de mano, ha logrado reducir sustancialmente el tiempo dedicado a cada captura. Comparado con el sistema empleado por las firmas tradicionales de topografía y obtención de mediciones conforme a obra, que tardaba semanas en crear modelos y planos, el proceso de captura de las propiedades empleado por Pupil se completa ahora en unos minutos. Con un coste inferior a 100 libras para una propiedad típica de Londres, los algoritmos permiten entregar el producto final al cliente en un plazo máximo de 24 horas.

El BLK2GO ha supuesto un gran paso adelante para Spec, y la transición se ha dado de un modo natural que garantiza la escalabilidad en el futuro. “El desafío de digitalizar el mundo construido es abrumador”, señala Oliver, “pero la velocidad que hemos ganado cambia radicalmente las cosas”.

Para las propiedades residenciales, la premisa de Spec es sencilla: proporciona fotografías profesionales, un recorrido virtual y un plano de planta “verificado por Spec” para cada propiedad, todo ello con una única visita de un topógrafo digital. Aunque Spec ofrece todo esto a un coste inferior al de los proveedores tradicionales, son su precisión, su tecnología y sus procesos los que diferencian realmente a la compañía de la competencia. Una vez que la captura se ha completado, los algoritmos de inteligencia artificial (IA) de la nube generan datos dimensionales precisos y un gemelo digital. Esto proporciona a los agentes inmobiliarios y a los propietarios la documentación más precisa posible sobre cada propiedad.

El primer paso para crear los planos verificados por Spec consiste en recopilar millones de datos sin procesar de la propiedad con el escáner láser. A continuación, estos puntos de datos se procesan con el sistema de IA de Pupil en la nube para producir un plano de planta con una precisión del 99 % del tamaño real de la propiedad, una mejora considerable con respecto a las técnicas tradicionales, que ofrecen mediciones dispares e inexactas. Además, Spec proporciona recorridos virtuales de alta resolución de las propiedades que permiten a quienes buscan casa realizar una visita digital a una posible vivienda desde la comodidad de su sofá.

“Nuestro objetivo siempre ha sido convertirnos en el estándar global del sector para la medición de propiedades”, añade James. “Gracias a la eficiencia del BLK2GO, combinada con nuestro modelo de negocio, este objetivo es ahora viable”.

Unos topógrafos digitales con ciclomotores eléctricos capturan propiedades de Londres con el BLK2GO

Para ver hasta qué punto ha agilizado el BLK2GO todo el proceso de Pupil, hablamos con Abdul Rouf, uno de los topógrafos digitales de Spec, que lleva dos años en la empresa y ha sido testigo de las distintas fases de su desarrollo. Forma parte de un equipo en rápido crecimiento que recorre Londres en ciclomotores eléctricos para capturar las propiedades.

“Las rutas para llegar de unas propiedades a otras están optimizadas y planificadas de antemano para garantizar la máxima eficiencia. Los ciclomotores nos ayudan a hacerlo mucho más deprisa”, señala Abdul, que añade que todo el equipo cabe en una mochila normal.

“Llegamos a la propiedad, montamos la cámara para capturar las fotoesferas y hacer las fotos de referencia y, a continuación, escaneamos para obtener las mediciones”. La captura de un apartamento de unos 75 metros cuadrados se puede completar en 30 minutos con todos los escaneados, las fotos y los datos que se necesitan. Con el BLK2GO, puede escanear todo el apartamento en unos 5 minutos, lo que le deja cerca de 25 minutos para hacer el resto del trabajo. “Después, los datos se cargan en la nube de forma remota a través de la app Vertex, creada por Pupil”, comenta Abdul, “y a partir de ese momento entran en escena los algoritmos de aprendizaje automático de Pupil, que se encargan del resto”.

¿Qué sucede con las personas que viven en el apartamento cuando Abdul llega para escanear? “A veces sienten curiosidad por los procesos”, explica, “por ejemplo, quieren saber por qué tenemos que abrir todos los armarios durante el escaneado, así que les explicamos que es necesario para que los datos tengan la mayor precisión posible”. Esta idea está en la base de todo el trabajo que Spec hace con el BLK2GO: capturar todas las dimensiones de una propiedad por medio de millones de puntos de medición.

Abdul suele tener cinco trabajos al día, lo que, multiplicado por el número de topógrafos digitales que Pupil envía cada jornada a capturar datos, supone un montón de datos de muchas propiedades. Este proceso permite a Pupil documentar de forma exhaustiva el interior de una propiedad y suministrar una gran cantidad de información sobre ella, con un nivel de precisión que está llamado a cambiar la forma de tasar, comprar y vender propiedades en todo el mundo.

La velocidad a la que se pueden capturar hoy en día las propiedades ha dado un enorme impulso al negocio. “Es una locura”, comenta Abdul sonriendo. “Con escáneres montados en trípodes, escanear una casa entera puede llevar una hora o una hora y media. Con un BLK2GO, puedo escanear la misma casa en 10 o 15 minutos. Eso aumenta considerablemente el volumen de capturas que podemos realizar ahora que tenemos este dispositivo. Pronto llegaremos a seis, siete e incluso ocho al día”.

Un hombre escanea con el BLK2GO

Pupil recopila enormes cantidades de datos necesarios para mejorar el aprendizaje automático

Con el objetivo y el trabajo topográfico de Pupil en mente, queríamos saber más sobre una parte esencial del escaneado láser: los datos y cómo se usan. Hablamos con Divia Bhatnagar, directora tecnológica de Pupil.

“El BLK2GO mejora la transparencia de los datos proporcionando mediciones exactas que podemos suministrar al sector inmobiliario a escala”, explica Divia, que hace una comparación sencilla.

“Imaginemos que vamos a comprar un coche. Tenemos todos los datos sobre el coche antes de comprarlo, ¿no es cierto? Incluso nos dan un manual de usuario que incluye todos los detalles, de arriba a abajo”, comenta, y añade que comprar una casa tiene mucha más trascendencia.

“Ahora pensemos en una propiedad”, sigue Divia. “¿Cuánto sabemos realmente sobre toda la estructura y el espacio de un apartamento o una casa antes de realizar la compra? La tecnología LiDAR y el BLK2GO ayudan a Spec a recopilar todos esos conocimientos de datos sobre las propiedades que hasta ahora no se tenían. En el caso del coche, las especificaciones están en el manual. Nosotros proporcionamos las de las propiedades con todos los conocimientos derivados de nuestros datos”.

Uno de los factores más importantes para Divia y su equipo es la cantidad y la variedad de los datos obtenidos, ya que eso ayuda a desarrollar los modelos de aprendizaje automático de Pupil. Aunque muchos de los datos de Pupil proceden por ahora de apartamentos de 2 y 3 dormitorios, capturar propiedades más grandes con distintos tamaños y formas es necesario y proporciona mucha información.

“El BLK2GO es fantástico, porque nos permite ganar muchísima velocidad sin renunciar a la precisión del BLK360”, añade Divia. El flujo de trabajo de Pupil se adaptó al BLK2GO en un abrir y cerrar de ojos, dados los requisitos de precisión, pero la capacidad de capturar tantas propiedades cada día da a Pupil una ventaja añadida.

“Necesitamos una gran cantidad y variedad de datos para 'alimentar' nuestros modelos de aprendizaje automático”, prosigue Divia, “así que poder capturar tanto casas enormes como apartamentos más pequeños en mucho menos tiempo va a acelerar muchísimo este proceso”.

La variedad de las estructuras capturadas también es importante para uno de los proyectos estrella de Pupil: la visión artificial. El equipo de ingeniería obtiene del BLK2GO nubes de puntos sin procesar que suelen estar integradas por un único conjunto de datos (de modo que no hay varios escaneados que requieran registro). Esto ayuda al equipo de Divia a agilizar la producción de las mediciones y los modelos verificados por Spec, el estándar que merecen los consumidores. Los distintos tipos y tamaños de nubes de puntos sin procesar ayudan a los modelos de aprendizaje automático de Pupil a desarrollar la visión artificial.

“Pensemos en la visión biológica”, comenta Divia. “Entras en una habitación y ya puedes clasificar todo lo que hay en ella. Sabes que una silla es una silla, sabes que una ventana es una ventana y puedes distinguir diversos tipos de sillas y ventanas, y todo eso sucede muy deprisa”. Según Divia, lograr que los ordenadores entiendan por completo un entorno espacial es un proyecto enorme para el que su equipo ha conseguido dos becas muy codiciadas del Gobierno del Reino Unido“. Este proceso y los ordenadores y dispositivos que utilizamos nos ayudan a avanzar hacia una visión artificial revolucionaria que nos permitirá entender las relaciones espaciales y comprender la escena”.

Divia explica dos componentes de la comprensión de la escena: la segmentación semántica y la segmentación de nivel de objeto. “La segmentación semántica consiste en entender las sillas que hay en una habitación para clasificarlas como tales. La segmentación de nivel de objeto consiste en detectar la diferencia entre dos sillas”. Todo eso contribuye a la comprensión de la escena, una función esencial para Pupil.

“Los datos obtenidos con el BLK2GO son cruciales porque los introducimos en nuestros algoritmos y modelos de aprendizaje automático para que los ordenadores puedan entender los distintos tipos de objetos similares. Cuantos más datos suministramos, más rápido aprenden las máquinas”, añade Divia. “Nuestro objetivo es lograr que un ordenador entienda todo lo que hay en una habitación y conozca la posición asociada para poder generar muchísimos conocimientos sobre un espacio”.

Una mujer escanea con un BLK2GO

 

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