Sztuczna inteligencja + inteligentna geolokalizacja

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.

An island nation with rich green mountains and a busy dock

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.

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.

Pracownik rozładowujący dużą przesyłkę z samolotu

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.

Mapa pokazująca, jak bardzo obszary południowych Stanów Zjednoczonych zostaną dotknięte wzrostem poziomu morza

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.

Widok z lotu ptaka na samochody jadące po zalanej drodze

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.

Mapa Autobahn pokazująca warunki drogowe na małych odcinkach

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.

Widok z góry na las i pozyskane drewno

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.

Mapa portu żeglugowego z ikonami łodzi i czerwonymi kropkami, które pokazują, gdzie może być potrzebne pogłębianie

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.

Overhead view of a large parking lot

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.

Poznaj GeoAI
Dowiedz się więcej na temat Esri
A worker in a cherry picker assessing a power line that runs through the branches of a tree

Promowanie bezpieczeństwa, zapobieganie zakłóceniom

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.