Instytucje łączą inteligentną geolokalizację ze sztuczną inteligencją w celu automatyzacji zadań, tworzenia dokładnych prognoz biznesowych i uzyskiwania informacji na podstawie dużych ilości danych.
Sztuczna inteligencja ma ogromne możliwości. Dzięki systemowi GIS może zdziałać jeszcze więcej.
Sztuczna inteligencja w połączeniu z inteligentną geolokalizacją umożliwia realizację nadziei związanej ze sztuczną inteligencją: oszczędność czasu, zwiększanie wartości danych i zobrazowań, szybsze podejmowanie świadomych decyzji.
Wiele największych firm i instytucji rządowych dostrzega konieczność wykorzystania zaawansowanych technologii, bo w przeciwnym razie ryzykuje pozostanie w tyle. Połączenie sztucznej inteligencji z technologią systemu informacji geograficznych (GIS) zapewnia rzeczywisty kontekst operacji.
Użyteczne informacje, rzeczywisty kontekst
W tym przykładzie obszary podatne na osuwiska są przedstawiane na mapach za pomocą systemu GIS. Następnie sztuczna inteligencja automatycznie identyfikuje struktury, które mogą być zagrożone.
Kto korzysta ze sztucznej inteligencji i inteligentnej geolokalizacji?
Możliwości sztucznej inteligencji i inteligentnej geolokalizacji już zmieniły sposób, w jaki wiodące instytucje zarządzają operacjami. Integracja sztucznej inteligencji z systemem GIS umożliwia nowy poziom zrównoważonego rozwoju, wydajności i wzrostu. Aby uzyskać więcej informacji na temat tych i innych analiz przypadków, pobierz pełną wersję książki elektronicznej poświęconej sztucznej inteligencji.
FedEx
Microsoft
AT&T
Autobahn GmbH
Fińskie Centrum Leśne
Korpus Inżynieryjny Armii
ŁAŃCUCH DOSTAW
Zarządzanie globalną logistyką w czasie rzeczywistym
Globalna logistyka FedEx opiera się na niezwykłej dokładności. Aby samoloty i dostawy były na czas, FedEx korzysta z zaawansowanego korporacyjnego systemu GIS do śledzenia floty. System GIS jest uzupełniony o możliwości sztucznej inteligencji w zakresie prognozowania, aby określić, kiedy samolot będzie wymagał wymiany części lub konserwacji, dzięki czemu złożony łańcuch dostaw będzie jeszcze bardziej wydajny i zgodny z harmonogramem.
ZMIANY KLIMATU
Obserwowanie zmian na Ziemi w czasie zbliżonym do rzeczywistego
Firma Microsoft nawiązała współpracę z firmami Esri i Impact Observatory w celu utworzenia mapy pokrycia terenu opartej na sztucznej inteligencji. Dzięki sztucznej inteligencji i inteligentnej geolokalizacji, możliwość monitorowania globalnych zmian może być powtarzana w skali i z częstotliwością, o której wcześniej można było tylko pomarzyć. Możliwość ta pomoże odpowiedzieć na palące pytania dotyczące zmian klimatu i kryzysów środowiskowych.
ODPORNOŚĆ
Wyprzedzanie zagrożeń klimatycznych
Wykorzystując duże zbiory danych i technologię opartą na lokalizacji, firma AT&T sporządziła mapę ryzyka klimatycznego w USA na najbliższe 30 lat. Inteligentna geolokalizacja umożliwiła prognozowanie podatności łańcucha dostaw na zagrożenia. Szczegółowa analiza dostarczyła wiele informacji, które inne instytucje mogą wykorzystać do oceny własnego ryzyka i operacji.
TRANSPORT
Ochrona zasobów autostrad o wartości 40 miliardów dolarów
Planiści firmy Autobahn opracowali program oparty na metodzie Deep Learning wytrenowany do identyfikowania wskaźników stanu dróg na jednej z najważniejszych autostrad w Niemczech. Połączenie sztucznej inteligencji i inteligentnej geolokalizacji pozwala dokładnie pokazać, kiedy i gdzie należy przeprowadzić prace drogowe, aby zapobiec zamknięciu dróg i konieczności przeprowadzenia poważnych napraw. Projekt pilotażowy dowiódł, że podejścia te mogą realistycznie prognozować zmieniające się warunki drogowe.
ZARZĄDZANIE GRUNTAMI
Zrównoważone zarządzanie lasami
Automatyzacja usprawniła zarządzanie fińskimi lasami i pomogła wypełnić lukę w zatrudnieniu. Algorytm oparty na sztucznej inteligencji jest wykorzystywany do analizy zobrazowań oraz danych pogodowych i klimatycznych w celu lepszego prognozowania zasobów leśnych i potrzeb w zakresie ich utrzymania. Sztuczna inteligencja i inteligentna geolokalizacja są wykorzystywane razem, aby napędzać proaktywne zarządzanie, które optymalizuje cykle wzrostu i wyrębu.
PLANOWANIE PROJEKTÓW
Oszczędność rzędu 100 milionów dolarów rocznie
Korpus Inżynieryjny Armii kontroluje głębokość wody w portach i kanałach, aby usprawnić żeglugę w Stanach Zjednoczonych. Łącząc sztuczną inteligencję z inteligentną geolokalizacją, planiści analizują miliony testów ping śledzenia statków, aby pokazać, gdzie barki i kontenerowce są spowalniane przez osady. Prognozowanie miejsc pogłębiania pomaga korpusowi w proaktywnym i dokładnym podejściu do projektów, co pozwala zaoszczędzić 100 milionów dolarów rocznie.
Szybsze podejmowanie lepszych decyzji
Decydenci wykorzystują sztuczną inteligencję i inteligentną geolokalizację do rozwiązywania problemów obejmujących duże zestawy danych i złożone wzorce. Sztuczna inteligencja pomaga liderom w zrozumieniu sytuacji i szybkiej identyfikacji rozwiązań.
Automatyzacja
Zautomatyzuj zadania i powtarzaj je szybko na dużą skalę, skracając czas analizy i podejmowania decyzji.
Prognozowanie
Analizuj dane historyczne i dane czasu rzeczywistego, aby dokładnie prognozować scenariusze ryzyka, rozwoju czy optymalizacji operacji.
Rozpoznawanie wzorców
Szukaj wzorców ukrytych w dużych ilościach danych lub zobrazowań i znajdź odpowiednie miejsca do podjęcia działań.
Określanie najlepszego wykorzystania przestrzeni
Ten przykład pokazuje sztuczną inteligencję wykrywającą miejsca parkingowe, informacje, które można wykorzystać do planowania rozbudowy lub modelowania korzyści płynących z osłon przeciwsłonecznych.
Powstanie sztucznej inteligencji geoprzestrzennej: GeoAI
Konwergencja inteligentnej geolokalizacji i technologii sztucznej inteligencji, takich jak uczenie maszynowe i Deep Learning, staje się znana jako GeoAI — zaawansowana analiza danych geoprzestrzennych możliwa dzięki oprogramowaniu GIS.
GeoAI wspiera instytucje w udzielaniu odpowiedzi na złożone i wartościowe pytania w skali i z częstotliwością nieosiągalną nigdy wcześniej. Firma Esri jest liderem w dziedzinie inteligentnej geolokalizacji i korporacyjnych systemów GIS, pomagając klientom zintegrować GeoAI z ich operacjami i procedurami wykonywania zadań.
W tym przykładzie sztuczna inteligencja identyfikuje obszary, w których roślinność zagraża liniom energetycznym, oszczędzając czas i pozwalając uniknąć kosztownych, pracochłonnych inspekcji.
Zobacz sztuczną inteligencję i inteligentną geolokalizację w akcji
Pobierz książkę elektroniczną, aby zobaczyć rzeczywiste przykłady instytucji wykorzystujących połączone możliwości sztucznej inteligencji i inteligentnej geolokalizacji do uchwycenia rzeczywistości, symulowania scenariuszy i przewidywania przyszłości. Zapoznaj się z analizami przypadków z różnych branż i instytucji, takich jak FedEx, Microsoft i AT&T.
