人工知能を活用した地理空間分析は世界を変える可能性がある
現在、人工知能はより良い方法を形作りつつあります。 AI は地理空間業界ではまだ比較的新しいものですが、AI を使用することで、さまざまな分野の専門家がより効率的かつ正確に作業し、問題に迅速に対応し、コストを節約できるようになります。損害保険会社はリスクをより正確に特定できるようになります。銀行は農家への融資実行を迅速化できます。電力会社は、送電線をどこに敷設すべきか、どこに敷設すべきではないかなどをよりよく理解できるようになります。
人工知能は、複雑なデータと画像の複数の層を処理して、人間よりも正確かつ迅速に洞察を提供します。
地理空間テクノロジーの展望と問題点
営利企業は地理空間データから洞察を得たいと考えていますが、それを見つけるためのより簡単な方法を求めています。 Deloitte の報告によると、来年までに大規模および中規模の組織の 36% がロケーション インテリジェンス ソフトウェアを導入し、2019 年の 10% から増加すると予想されています。
地理空間データは、GIS マップ、LIDAR 画像、調査記録などの情報の集合体です。衛星から取得したリモートセンシングデータは、ほとんどの研究者や他のユーザーにとって役立つように処理する必要があります。単一のデータ ソースでは不十分な場合が多いため、モデリングではばらばらのデータ ソースをつなぎ合わせることが必要になることがよくあります。
地理空間分析には、複数の手順と専門的なスキルが必要です。データはさまざまなソースから収集し、多層の視覚表現とマッピングに変換する必要があります。ソースには、地球観測、地理情報システム (GIS)、全地球衛星ナビゲーション システム、ドローン 3D スキャンなどが含まれます。
パターンを判断するにはマッピングを分析する必要があります。このプロセスには、特定のプログラミング言語だけでなく、リモート センシングおよび画像処理ツール、マッピング スキル、その他の専門的な才能が必要になる場合があります。
Meticulous Research は、さまざまな業界で AI ベースの GIS ソリューションを使用することで、データの収集とクリーニングのプロセスが急速に進歩し、予測精度が向上していると報告しています。地理空間分析市場は、2021 年から 2028 年にかけて 17.6% の CAGR で成長し、2,560 億ドルに達すると予想されています。
AI が地理空間データの可能性を解き放つ
デロイトは、企業のサプライ チェーン ネットワークの最適化、政府による土地管理慣行の改善、電力会社による送電網リスクに沿った植生管理などの応用分野を挙げています。
テクノロジー ソリューションは人工知能を活用して、より迅速に行動し、コストを節約し、安全を確保しています。 AI は単純なタスクを処理し、大量のデータ ポイントを分析し、精度を向上させ、タイムリーな成果を提供できます。
自動化を通じて、人工知能は情報を抽出し、リアルタイムで洞察を提供できます。 AI アルゴリズムは、山火事のリスクを予測し、湿地を特定し、植生の種類を分類して埋め立て活動を評価し、無数のアプリケーションを提供できます。
たとえば、エネルギー会社はこのテクノロジーを使用して、地滑りや洪水などのパイプラインが直面する環境リスクを理解し、監視作業に優先順位を付ける最適な方法を理解できます。環境をより適切に管理し、コストを節約し、公共の安全を確保します。
従来の気候モデルは広範すぎて時代遅れかもしれません。長年にわたる降水量の増加傾向は、土壌浸食がインフラに地滑りのリスクをもたらしている場所を理解することほど重要ではないかもしれません。現場での評価を必要とせず、人工知能を使用して LIDAR 画像情報を分析するチームは、人々に危害を加えることなく影響を評価できます。
将来何が起こるか##
#地理空間技術と画像技術が向上し続けるにつれて、将来の可能性が想像できます。スマートフォンを見れば、わずか数年でどれだけ進歩したかがわかります。あなたにとって最高のカメラは何ですか? スマートフォンです。あなたにとって最適なナビ システムは何ですか? スマートフォンです。 人工知能が現在、気候変動をより深く理解するために衛星画像の分析に役立っているのは偶然ではありません。 「私たちの目標は、深層学習アルゴリズムと数十年にわたる物理学の知識の新たな組み合わせを開拓し、南極表面融解の合成高解像度衛星画像を作成することです」とペンシルベニア州立大学計算・データ科学研究所の副所長であるグイド・セルボーネ氏は述べています。#AI 主導の地理空間分析アプローチは、より効率的、正確、タイムリーかつ安全、そしてより洞察力に富んだ形で、多くの専門家の仕事のやり方に革命をもたらします。同時に、それは彼らの業界と世界を変えるでしょう。
以上が人工知能を活用した地理空間分析は世界を変える可能性があるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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8月22日の当サイトのニュースによると、中国航空動力集団有限公司は本日6時28分、中国航空工業が完全に独自に開発した900キロワットのターボプロップエンジンAEP100-Aを正式発表した。社、陝西省で大型無人輸送機SA750Uの初飛行に成功。報道によると、AEP100-Aターボプロップエンジンは中国航空宇宙工学研究院によって設計され、韓国で製造されており、3次元の空力設計とユニット設計技術を使用して高温や平地に適応する能力を備えています。燃費を向上させながら、航空機の全体的な運用効率を向上させます。 AEP100ターボプロップエンジンシリーズは、2~6トンの汎用航空機や3~10トンの無人航空機に搭載可能であり、その総合性能は現在運用されているものと同レベルの国際先進レベルに達しています。このサイトが以前に報告した

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月22日の当サイトのニュースによると、「山和華宇」の公式公式アカウントによると、本日6時28分、サンワード華宇航空技術が独自に開発し、サンワードスターの戦略調整により完成した大型無人輸送機SA750Uが完成した。航空会社は西安市京辺から飛行し、実験用ドローン試験センターが初飛行に成功した。 ▲写真出典「山河華宇」公式公式アカウント、以下同 報道によると、40分間の飛行試験中、機体のすべてのシステム機器は正常に動作し、機体の姿勢は安定していたという。性能は設計仕様を満たし、予定された飛行課題を完了した後、飛行機は順調に帰還し、最初の飛行は完全に成功した。 SA750Uは、荷重3トンを超える我が国初の大型無人輸送機であり、山和華宇会社はコンセプト設計から初号機の初飛行成功までの全過程をわずか2年8か月で完了した。
