W miarę jak problemy stają się coraz bardziej złożone, oprogramowanie systemu informacji geograficznych (GIS) wzbogacone o sztuczną inteligencję jest kluczową technologią, która pozwoli sprostać tej chwili.
Sztuczna inteligencja i GIS — inteligentna geolokalizacja na dużą skalę
Oprogramowanie GIS analizuje złożone systemy i ogromne zestawy danych w celu usprawnienia operacji. W połączeniu ze sztuczną inteligencją zapewnia szybszy wgląd w dane na niespotykaną dotąd skalę, umożliwiając większą automatyzację, prognozowanie i optymalizację.
Automatyzacja procedur wykonywania zadań analiz
Geoprzestrzenna sztuczna inteligencja automatyzuje analizę danych, skracając czas i redukując zasoby potrzebne do uzyskania głębszych informacji z danych.
Wyższy poziom analiz prognostycznych
Geoprzestrzenna sztuczna inteligencja wykrywa wzorce i anomalie w ogromnych, wielozmiennych danych, aby zmniejszyć niepewność, dostrzec możliwości i modelować przyszłe scenariusze.
Optymalizacja wydajności operacyjnej
Geoprzestrzenna sztuczna inteligencja modeluje i monitoruje operacje w czasie rzeczywistym, aby iteracyjnie udoskonalać rozwiązania maksymalizujące zasoby i zwiększające wydajność.
Przyspieszanie analizy dzięki automatyzacji
W tym przykładzie system GIS identyfikuje obszary podatne na osuwiska, a następnie wstępnie wytrenowany model sztucznej inteligencji wskazuje struktury podatne na zagrożenia.
Geoprzestrzenna sztuczna inteligencja już przekształca branże
Firma Microsoft nawiązała współpracę z firmami Esri i Impact Observatory w celu utworzenia mapy pokrycia terenu opartej na sztucznej inteligencji. Geoprzestrzenna sztuczna inteligencja umożliwia zautomatyzowane monitorowanie użytkowania gruntów w rozdzielczości 10 metrów, znacznie zwiększając skalę i częstotliwość globalnych obserwacji w porównaniu z poprzednimi metodami. Możliwość ta pomoże odpowiedzieć na palące pytania dotyczące oddziaływania człowieka, wzorców zmian pogodowych i kwestii środowiskowych.
Areas shown in red have the greatest AI-detected changes in land-cover
MODERNIZACJA INFRASTRUKTURY
Wyprzedzanie ryzyka biznesowego
Firma AT&T wykorzystała dane klimatyczne i analizę geoprzestrzenną do tworzenia map potencjalnego ryzyka powodzi dla swojej infrastruktury w Stanach Zjednoczonych do 2050 roku. Geoprzestrzenna sztuczna inteligencja umożliwiła firmie określenie, które obiekty i łańcuchy dostaw mogą być narażone na powodzie przybrzeżne. Szczegółowa analiza dostarczyła wiele informacji, które inne instytucje mogą wykorzystać do oceny własnego ryzyka.
Geospatial AI can model areas and assets affected by coastal flooding
INFRASTRUKTURA
Przewidywanie konserwacji najważniejszych autostrad
Bawarskie Ministerstwo Mieszkalnictwa, Budownictwa i Transportu pilotażowo wdrożyło system sztucznej inteligencji do oceny warunków drogowych na głównej niemieckiej autostradzie. Analiza prognostyczna z geoprzestrzenną sztuczną inteligencją analizuje obrazy, aby zidentyfikować wczesne oznaki zużycia nawierzchni, pokazując dokładnie, kiedy i gdzie należy zaplanować konserwację, zanim konieczne będą poważne naprawy. Projekt dowiódł, że podejścia te mogą realistycznie prognozować zmieniające się warunki drogowe.
Highway sections shown in red on this map are highly likely to need repairs
ZARZĄDZANIE ZASOBAMI NATURALNYMI
Optymalizacja wzrostu i produkcji leśnej
Automatyzacja usprawniła zarządzanie fińskimi lasami i pomogła wypełnić lukę w zatrudnieniu. Sztuczna inteligencja analizuje zobrazowania i dane pogodowe, aby lepiej prognozować zasoby leśne i potrzeby w zakresie ich utrzymania. Geoprzestrzenna sztuczna inteligencja wspiera proaktywne zarządzanie i udoskonalanie cykli wzrostu i wyrębu.
Forest managers use geospatial AI to efficiently allocate harvesting resources
WYDAJNOŚĆ OPERACYJNA
Oszczędność rzędu 100 milionów dolarów rocznie
Korpus Inżynierów Armii Stanów Zjednoczonych pogłębia porty i kanały żeglugowe, aby utrzymać głębokość wody potrzebną statkom towarowym do bezpiecznego poruszania się po drogach wodnych Stanów Zjednoczonych. Dzięki geoprzestrzennej sztucznej inteligencji planiści analizują miliony testów ping śledzenia statków, aby pokazać lokalizacje, w których barki i kontenerowce są spowalniane przez osady. Prognozowanie miejsc pogłębiania pomaga korpusowi w proaktywnym i dokładnym podejściu do operacji, co pozwala zaoszczędzić 100 milionów dolarów rocznie.
Geospatial AI helps determine port areas in need of dredging, shown in yellow
TRANSPORT I LOGISTYKA
Zarządzanie globalną logistyką w czasie rzeczywistym
FedEx wykorzystuje system GIS i sztuczną inteligencję do monitorowania floty samolotów i prognozowania potrzeb w zakresie konserwacji. System pomaga identyfikować, kiedy i gdzie samolot będzie potrzebował części lub napraw. Narzędzia geoprzestrzennej sztucznej inteligencji umożliwiają FedEx planowanie serwisowania samolotów przy jednoczesnym zachowaniu harmonogramów dostaw.
Geospatial AI enables strategic positioning of plane repair parts
ArcGIS to wiodące oprogramowanie dla geoprzestrzennej sztucznej inteligencji
ArcGIS to wiodące na świecie oprogramowanie GIS, z dojrzałą, sprawdzoną, wbudowaną sztuczną inteligencją. ArcGIS to platforma geoprzestrzenna Esri dla przedsiębiorstw, która zapewnia korzyści wynikające z geograficznego podejścia do rozwiązywania problemów. Płynnie integruje się z innymi systemami biznesowymi i umożliwia analizę geoprzestrzenną opartą na sztucznej inteligencji z wykorzystaniem wszystkich danych.
Wyposażone we wstępnie wytrenowane modele sztucznej inteligencji
ArcGIS zawiera ponad 75 wstępnie wytrenowanych modeli, które zostały przetestowane pod kątem typowych procedur wykonywania zadań, takich jak wykrywanie obiektów na zobrazowaniach.
Dostęp do obszernych danych
Niezrównane wiarygodne zestawy danych i zobrazowania o wysokiej rozdzielczości znacznie zwiększają możliwości sztucznej inteligencji, zapewniając dokładność i przyspieszając analizę.
Uproszczona obsługa użytkownika
Aplikacje asystenckie ze sztuczną inteligencją i interfejsy konwersacyjne zwiększają produktywność, ułatwiają przyjęcie i rozpowszechniają analizę przestrzenną w instytucjach.
Gotowe do użycia modele zaspokajają potrzeby biznesowe
W tym przykładzie wstępnie wytrenowany model sztucznej inteligencji na platformie ArcGIS jest wykorzystywany do identyfikowania obszarów, w których roślinność zagraża liniom energetycznym, oszczędzając czas i pozwalając uniknąć kosztownych, pracochłonnych inspekcji.
Przejrzysta i godna zaufania sztuczna inteligencja
Firma Esri zobowiązuje się do odpowiedzialnego rozwoju sztucznej inteligencji na platformie ArcGIS
Dane instytucjonalne pozostają prywatne i chronione na platformie ArcGIS, na której opierają się branże podlegające ścisłym regulacjom. ArcGIS precyzyjnie wyjaśnia prognozy i decyzje oparte na sztucznej inteligencji, daje użytkownikom kontrolę nad dostosowywaniem modeli i zawiera zabezpieczenia chroniące przed stronniczością i zapewniające uczciwość.
Pobierz książkę elektroniczną, aby zobaczyć geoprzestrzenną sztuczną inteligencję Esri w działaniu
Zapoznaj się z analizami przypadków firm FedEx, Microsoft, AT&T i innych
Zapoznaj się z rzeczywistymi przykładami instytucji wykorzystujących geoprzestrzenną sztuczną inteligencję do zwiększania wartości płynącej z ogromnych ilości danych, szybszego podejmowania decyzji i prognozowania przyszłych wyników.
