Френското правителство е събрало близо 10 милиона евро допълнителни данъци, след като е използвало машинно обучение за идентифициране на недекларирани басейни, заснети отвисоко. Във Франция данъците върху жилищата се изчисляват въз основа на наемната стойност на имота, така че собствениците на жилища, които не декларират плувни басейни, потенциално избягват стотици евро допълнителни плащания.

Проектът за откриване на недекларираните басейни започна миналия октомври, като технологичната компания Capgemini работи съвместно с Google за анализиране на публично достъпни въздушни снимки, направени от Националния институт за географска и горска информация на Франция. Софтуерът е разработен за идентифициране на басейни, като тази информация след това се препраща към националните данъчни и имотни регистри.

Проектът е донякъде ограничен по обхват и досега е анализирал снимки, обхващащи само 9 от 96-те метрополни района на Франция. Но дори и в тези райони служителите са открили 20 356 недекларирани басейна, според съобщение от тази седмица на френската данъчна служба Генералната дирекция на публичните финанси.

Към 2020 г. беше изчислено, че Франция има около 3.2 милиона частни плувни басейна, но се съобщава, че строителството е нараснало, тъй като повече хора работят от къщи по време на ограниченията, наложени поради COVID-19, и след като летните температури в цяла Европа се повишиха.

Притежаването на частни басейни стана малко спорно във Франция тази година, тъй като страната пострада от историческа суша, която изпразни реките. Депутат от френската Зелена партия влезе в новините, след като отказа да подкрепи забраната за изграждане на нови частни басейни. Членът на парламента Жулиен Баю каза, че подобна забрана може да се използва като „последна инстанция“. По-късно той изясни забележките си в Twitter, като каза: „Вече има ограничения за използването на вода, за миене на коли и понякога за пълнене на плувни басейни. Предизвикателството не е да забраним плувните басейни, а да гарантираме нашите жизненоважни нужди от вода“.

Първите доклади за проекта предполагат, че софтуерът за машинно обучение е имал необичайно висок процент грешки - 30%, и редовно е бъркал други архитектурни характеристики - като инсталации на слънчеви панели - за плувни басейни. Сега обаче регулаторът казва, че е изгладил тези проблеми и се стреми да разшири използването на своя софтуер за идентифициране на други недекларирани и облагаеми жилищни подобрения, като разширения и анекси към жилища.

Снимка: Unsplash

Виж още: Екстремната суша в Европа извади на показ древен феномен в Испания