AI に基づく地理空間ワークフロー
組織が空間的問題の解決を高速化して、どのように強靱な未来を構築しているかをご覧ください
説明
地理空間人工知能 (GeoAI) は、地理空間データ、科学、技術と融合した人工知能 (AI) の応用で、ビジネス チャンス、環境への影響、業務上のリスクに対する現実世界の理解を促進します。 組織は、自動化されたデータ生成や親しみやすい空間ツールとアルゴリズムを通じて、業務を大規模に実行できるよう最新化しています。
ディープ ラーニングによる豊富な地理空間データの抽出
画像、ビデオ、ポイント クラウド、テキストなどのデータから、情報の抽出、分類、検出を自動化することで、時間を節約します。
機械学習を使用した予測解析の実行
より正確なモデルを構築します。 専門家による空間アルゴリズムを使用して、クラスターの検出、変化の計算、パターンの検出、結果の予測を実行できます。
価値
GeoAI は、複雑なデータセットから意味を抽出する速度を変革するため、地球の最も差し迫った課題に対処するのに役立ちます。 これは、日に日に増加し続けているさまざまなデータの複雑なパターンや関係を明らかにし、認識できるようにします。 GeoAI を活用する組織は、データが進化しても適応できるモデルを使用して、データを情報に変換する方法に革命を起こしています。
データの品質、一貫性、正確性の向上
自動化のパワーを利用することで手動によるデータ生成ワークフローを効率化して、効率を高めコストを削減します。
状況認識にかかる時間の短縮
センサーやビデオなどのソースからイベント、対象物、エンティティを監視および解析して、応答時間の短縮と先を見越した意思決定を実現します。
ロケーション インテリジェンスの意思決定への導入
現実世界の認識を使ってデータに基づく意思決定を行います。 空間パターンからの知見と正確な予測によって、ビジネスの成果を高めます。
GeoAI は、課題に取り組み、機会を積極的につかむために、さまざまな業界やアプリケーションで使用されています。 作物の収穫量の最適化、コミュニティの安全の向上、資産点検の効率化、緊急対応時間の短縮などに、GeoAI がどのように利用されているかをご覧ください。
GeoAI は、意思決定者に正確かつタイムリーな情報を提供することで、社会のさまざまな分野にプラスの影響を与え、全体の利益に貢献する可能性を秘めています。 GeoAI が公共衛生や自然保護などの分野で、どのように利益を与えているかをご覧ください。
ここから開始
GeoAI を始めるのは、困難な作業のように感じることもあります。 空間専門家による事前トレーニング済みのディープ ラーニング モデルと空間機械学習ツールを利用できます。 Esri のトレーニング済みディープ ラーニング モデルは、誰もが手持ちのデータを使用して抽出、分類、検出、問題解決を開始できる手段を提供します。トレーニング データは必要ありません。 また、Esri の機械学習ツールを使用すると、データ主導のデフォルト値を参考にしながら UI ベースのツールの使用を開始できます。
ニーズに合わせた微調整
出発点を確保したら、次は微調整に取り組むことができます。 独自のパラメーターと求める精度に合わせて、ディープ ラーニング モデルと機械学習アルゴリズムを微調整できます。 高度な設定やカスタマイズによって、柔軟に調整することができます。
カスタム モデルの構築
確立した方法をお持ちの場合、それを Esri の方法やオープンソース エコシステムのモデルと組み合わせることができます。 Timm、MMDetection、MMSegmentation などのライブラリから、一般的なモデルを簡単に使用できます。 R や Python への組み込み接続を活用して、カスタム モデルのギャップを埋めることができます。
ArcGIS での空間解析、空間データ サイエンス、リモート センシング データの操作について説明します。
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