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。
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。
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。
#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。