Искусственный интеллект (ИИ) нашел свое применение практически во всех областях, таких как автономные автомобили, распознавание лиц, перевод текста, спутниковая аналитика и многое другое. GeoAI или геопространственный искусственный интеллект — это сочетание географических информационных систем (ГИС) и новых технологий, таких как машинное обучение, глубокое обучение и искусственный интеллект. Эксперты по геопространственным данным имеют дело с большим количеством пространственных данных со спутников наблюдения дистанционного зондирования – как оптических, так и радарных, беспилотных летательных аппаратов, самолетов, данных LiDAR, данных о местоположении и так далее. Они применяют алгоритмы искусственного интеллекта к этим пространственным данным, чтобы упростить обработку данных.

Ассоциация геопространственных отраслей (AGI) совместно с Фондом IIT Tirupati Navavishkar I-Hub провела вебинар на тему «Геопространственные технологии и искусственный интеллект: текущие тенденции и будущее».

Фонд IIT Tirupati Navavishkar I-Hub Foundation (IITTNiF) организовал Центр технологических инноваций (TIH) в области позиционирования и точных технологий (PPT). Проект финансируется Национальной миссией по междисциплинарным киберфизическим системам (NM-ICPS), Департаментом науки и технологий Индии (DST). Для финансирования проекта выделены средства в объеме 100 млн индийских рупий (12 млн долларов) в течение пяти лет.

Центр технологических инноваций (TIH) на PPT предоставит уникальную платформу для исследователей, отраслей, заинтересованных сторон и конечных пользователей в различных дисциплинах. Цель TIH India состоит в том, чтобы соответствовать широкой цели страны по использованию ГИС в качестве важного компонента для расширения прав и возможностей индийских граждан и стать ведущим участником инициатив правительства Индии, таких как «Сделай в Индии», «Атманирбхар Бхарат Абхияан» и «Экосистема стартапов», делающая Индию самостоятельной в PPT.

Существующие проблемы

На вебинаре также были рассмотрены проблемы в некоторых областях, где ИИ может быть очень полезен для анализа данных и помощи в принятии своевременных решений. Что касается технологий позиционирования, есть несколько областей, в которых технология ИИ может быть использован, например:

• Атомные часы с улучшенной локализацией времени
• Навигационные датчики для спутников
• Навигационные датчики для картографирования помещений
• Квантовые технологии для навигаци
• Встроенное оборудование и разработки IoT для различных применений геопространственных данных

Что касается точных технологий, обработки геопространственных данных и применений, то они очень сложны, и ИИ может их упростить.

Уникальные аспекты GeoAI

GeoAI улучшил традиционный геопространственный анализ и картографирование. Это помогает выполнять трудоёмкий анализ гиперспектральных данных и управлять ими. Геопространственные данные отличаются от данных, которые мы использовали в ИИ, по:

• Типу данных
• Объему данных
• Аналитике изображений
• Применениям в режиме реального времени
• Возможности гиперспектральной съемки
• Необходимости более тщательной предварительной обработки

Что могут сделать ИИ и машинное обучение в анализе геопространственных данных?

• Неструктурированные данные могут быть преобразованы в структурированный формат с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения
• Во всем мире люди используют алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы обновлять свои базовые карты и быть в курсе последних событий
• В коммунальных службах; это помогает производить мониторинг растительности 2D и 3D, идентифицировать активы и выполнять проверку исполнителей
• Для интеграции видеонаблюдения, мониторинга дорожного движения, предотвращения правонарушений и т. д.
• При подсчете деревьев в лесном хозяйстве, для оценки здоровья деревьев, обнаружения мест вырубки лесов и т. д.