Kiến thức

Tại sao dữ liệu địa không gian lại cần Trí thông minh nhân tạo - P2

06/04/2021 GeoLink Thu Giang 0 Nhận xét

(English below)

Cung cấp năng lượng cho dữ liệu địa không gian với AI có thể loại bỏ các giới hạn của phân tích dữ liệu 3D, ngăn chặn các mối đe dọa trở thành sự cố và bảo vệ cơ sở hạ tầng quan trọng. Bằng cách nâng cao hiểu biết của chúng ta về thế giới vật chất, công nghệ này cho phép chúng ta giải quyết những thách thức cấp bách như phòng chống cháy rừng, hỗ trợ nhân đạo, ứng phó với thảm họa, v.v. Hãy cùng xem cách mô hình 3D do AI hỗ trợ đang được sử dụng như thế nào.

Bảo vệ cơ sở hạ tầng

Khoảng cách giữa lớp phủ thực vật và đường dây điện không đủ có thể dẫn đến cháy rừng và mất điện ngoài kế hoạch. Nhiều quy định của liên bang, tiểu bang và địa phương được đưa ra để yêu cầu các giải phóng mặt bằng và các nhà khai thác đường dây điện giám sát mạng của họ liên tục để đảm bảo rằng họ tuân thủ các quy định này và ngăn ngừa sự cố và mất điện. Tuy nhiên, làm như vậy bằng cách đi bộ hoặc bay theo các tuyến đường và đánh giá khoảng cách bằng mắt người là một thách thức và không chính xác.

Khả năng xác định vị trí chính xác và các khoảng trống của thảm thực vật có nguy cơ tăng độ cao sớm và trên quy mô lớn, cho phép các nhà điều hành xác định, ưu tiên và chủ động giải quyết các khu vực có vấn đề. Các chương trình điều khiển bằng Lidar đã giúp giảm thiểu rủi ro, nhưng bị hạn chế bởi mức độ thao tác dữ liệu thủ công khổng lồ cần thiết để có được thông tin chi tiết từ dữ liệu 3D này. Việc tự động hóa phân tích không gian địa lý 3D thông qua AI, thị giác máy và tính toán song song cho phép xác định chính xác và nhanh chóng các khu vực có nguy cơ, bảo vệ cơ sở hạ tầng và cộng đồng quan trọng.

Chiến đấu với cháy rừng

Cháy rừng tàn phá dẫn đến thiệt hại về người và tài sản đã trở nên phổ biến ở miền Tây Hoa Kỳ và các khu vực khác trên thế giới. Các công cụ và phương pháp trước đây dựa vào để giữ an toàn cho cộng đồng và cơ sở hạ tầng hiện đang phải vật lộn để bắt kịp với mối đe dọa gia tăng này.

Thông tin địa không gian, bao gồm dữ liệu 3D, cung cấp chế độ xem kỹ thuật số về thế giới vật chất và khi được kết hợp với AI, cung cấp cho các bên liên quan lợi thế thông tin mà họ cần để giảm thiểu thiệt hại do cháy rừng, thương tích và tử vong. Công nghệ này có thể được sử dụng để tự động xây dựng và cập nhật bản đồ nguy cơ cháy rừng có độ phân giải cao, theo thời gian thực, cung cấp cho nhân viên cứu hỏa và cộng đồng thông báo nhiều hơn khi các mối đe dọa sắp xảy ra, đồng thời cung cấp cho nhân viên cứu hỏa nhận thức về tình huống theo thời gian thực khi họ chiến đấu với ngọn lửa.

Phát hiện thay đổi

Theo Cơ quan Quản lý An toàn Đường ống và Vật liệu Nguy hiểm (PHSMA), việc khai quật của bên thứ ba là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây ra sự cố đường ống ở Hoa Kỳ. Những sự cố này có thể dẫn đến gián đoạn dịch vụ, sửa chữa tốn kém và đôi khi bị thương nghiêm trọng hoặc tử vong.

Việc phát hiện các dấu hiệu đào bới hoặc chuyển động của trái đất thông qua tuần tra trên không là một thách thức và tốn kém, trong khi hạn chế về nguồn lực khiến các nhà điều hành đường ống khó khăn trong việc giám sát liên tục các khu vực xa xôi như trang trại. Bản đồ 3D do AI hỗ trợ có thể được sử dụng để theo dõi địa hình và phát hiện chính xác những thay đổi đe dọa đường ống trong thời gian thực.

Dữ liệu 3D mang lại giá trị đáng chú ý khi đưa ra quyết định vì nó liên quan đến nhiều ứng dụng khác nhau — từ phòng thủ quân sự đến bảo vệ các khu dân cư khỏi cháy rừng. Tuy nhiên, thành công của nó phụ thuộc vào một thứ: tốc độ. Khả năng xử lý dữ liệu không gian địa lý 3D nhanh chóng và ở quy mô lớn, được thực hiện thông qua những tiến bộ trong AI và điện toán đám mây. Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy nhiều trường hợp sử dụng thú vị và sáng tạo hơn cho công nghệ địa không gian do AI hỗ trợ.

---------------

Why geospatial data needs artificial intelligence - P2

Powering geospatial data with AI can take the limits off 3D data analytics, prevent threats from becoming incidents, and protect critical infrastructure. By enhancing our understanding of the physical world, this technology empowers us to tackle pressing challenges like wildfire prevention, humanitarian assistance, disaster response, and more. Let’s take a look at how AI-powered 3D modeling is being put to use.

Infrastructure protection

Inadequate clearances between vegetation and power lines can result in wildfires and unplanned power outages. Many federal, state, and local regulations are in place to mandate clearances, and power line operators monitor their networks continuously to ensure that they abide by these regulations and prevent incidents and outages. However, doing so by walking or flying the lines and judging distances with the human eye is challenging and inaccurate.

The ability to identify the exact location and clearances of high-risk vegetation early, and at scale, lets operators identify, prioritize, and address problem areas proactively. Lidar-driven programs have helped with risk-reduction, but are constrained by the massive levels of manual data manipulation required to derive insights from this 3D data. The automation of 3D geospatial analytics through AI, machine vision, and parallel computing enables the accurate and rapid identification of at-risk areas, protecting critical infrastructure and communities.

Fighting wildfires

Devastating wildfires resulting in the loss of life and property have become commonplace in the western U.S. and other parts of the world. The tools and methods previously relied on to keep communities and infrastructure safe are now struggling to keep up with this increased threat.

Geospatial information, including 3D data, provides a digital view of the physical world and, when paired with AI, gives stakeholders the informational edge they need to minimize wildfire damage, injuries, and deaths. This technology can be used to automatically build and update real-time, high-resolution wildfire risk maps that give firefighters and communities more notice when threats are imminent, and provide firefighters with real-time situational awareness when they’re fighting the blazes.

Change detection

According to the Pipeline and Hazardous Materials Safety Administration (PHSMA), third-party excavations are one of the leading causes of pipeline incidents in the U.S. These incidents can lead to service disruptions, expensive repairs, and sometimes serious injuries or deaths.

Detecting signs of excavation or earth movement via aerial patrolling is challenging and costly, while resource limitations make it difficult for pipeline operators to continuously monitor remote areas such as farms. AI-powered 3D maps can be used to monitor topography and accurately detect changes that threaten pipelines in real time.

3D data provides remarkable value when it comes to decision-making as it relates to many different applications—from military defense to protecting neighborhoods from wildfires. However, its success hinges on one thing: speed. The ability to process 3D geospatial data rapidly, and at scale, is made possible through advances in AI and cloud computing. In the future, we can expect to see more exciting and innovative use cases for AI-powered geospatial technology.

Geolink tổng hợp từ Geobusinessshow

popup

Số lượng:

Tổng tiền: