Kiến thức

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) VÀ TRÍ TUỆ ĐỊA LÝ SỬ DỤNG GIS

27/10/2021 GeoLink Thu Giang 0 Nhận xét

(This post is also available in English) 

Trong thập kỷ qua, đã có sự tích hợp lớn giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và hệ thống thông tin địa lý (GIS). Trong khi GIS là một công nghệ mạnh mẽ với các bộ dữ liệu mở rộng và một loạt các ứng dụng AI, thì trí tuệ nhân tạo cung cấp các phương pháp tiên tiến cho các dự án GIS. AI GIS là sự kết hợp của công nghệ AI và các quy trình GIS khác nhau, chẳng hạn như thuật toán phân tích dữ liệu không gian (GeoAI) kết hợp công nghệ AI, cũng như cho một loạt công nghệ hỗ trợ AI và GIS. AI GIS đã và đang dần trở thành trọng tâm của nghiên cứu và ứng dụng khoa học địa lý trong những năm gần đây.

Áp dụng AI GIS để nâng cao và duy trì giai đoạn phát triển tiếp theo của hệ thống công nghệ GIS là một cách hiệu quả để giải quyết vấn đề thông minh hiện tại của hệ thống GIS. AI GIS lần đầu tiên bắt đầu nhận ra khả năng khai thác thông tin địa lý bằng tầm nhìn máy tính từ các hình ảnh và video vệ tinh. Hơn nữa, các công nghệ AI như nhận dạng giọng nói và tổng hợp giọng nói có thể được khởi chạy, cho phép trao quyền nhiều hơn.

Geo-Intelligence

Trí thông minh địa lý là một thuật ngữ rộng dùng để chỉ đại diện không gian địa lý, phân tích, ra quyết định, thiết kế và chỉ huy dựa trên công nghệ hệ thống định vị toàn cầu, viễn thám và GIS. Đặc điểm đặc biệt nhất giúp phân biệt GIS với các công nghệ thông tin khác là trí thông minh địa lý.

Hệ thống thông tin địa lý truyền thống (GIS) vẫn phụ thuộc nhiều vào khả năng tính toán, đặc biệt là đối với mô phỏng 3D, tạo bản đồ và phân tích tuyến đường.

Tại sao và khi nào sử dụng GIS

Vì tất cả các hệ thống GIS đều bao gồm nhiều thông tin được xác định theo vị trí địa lý, chúng là bộ dữ liệu đào tạo lý tưởng cho các hệ thống AI. Dựa trên những tiến bộ gần đây trong công nghệ máy tính và nhận dạng hình ảnh, AI này đã được chấp nhận. Có một số nỗ lực thành công trong việc sử dụng GIS và AI để quản lý ô nhiễm và kiểm soát dịch bệnh.

Hình ảnh vệ tinh cung cấp dữ liệu ở nhiều mức độ chi tiết khác nhau nhưng vẫn chưa được sử dụng nhiều. Tuy nhiên, cũng có một số khó khăn trong việc nhận biết các tòa nhà, đường xá và các đối tượng khác. Một số ứng dụng tinh gọn khác là kết hợp dữ liệu GIS và IoT để tạo ra các giải pháp thực tế cho các mối quan tâm về công nghiệp đô thị. Dữ liệu từ các cơ quan công cộng, chẳng hạn như báo cáo sức khỏe, đo ô nhiễm, v.v., cũng có thể được truy cập bằng các giải pháp như vậy.

Thách thức do con người gây ra

Những người sử dụng và thiết lập hệ thống GIS phải am hiểu về khoa học dữ liệu, máy học và địa lý. Hơn nữa, họ phải hiểu các nguyên tắc cơ bản của ngành mà họ thực hiện và có thể liên kết với các chuyên gia từ các lĩnh vực khác. Thông thường, những người dùng này sẽ không có hiểu biết sâu sắc về hệ thống GIS, vì vậy họ không thể cung cấp đầy đủ trợ giúp và hiếm khi cung cấp đủ tiền.

Nhận dạng nội dung hình ảnh

Bộ sưu tập hình ảnh được phân tích bằng phần mềm nhận dạng hình ảnh đã được đào tạo để tìm kiếm các nội dung cụ thể và xác minh cách các nội dung được kết nối với nhau. Phần mềm này cũng kiểm tra các tính năng loại và đọc đồng hồ trên ảnh, chẳng hạn như áp suất khí. Phần mềm nhận dạng hình ảnh hoạt động hiệu quả khi ảnh có thẻ địa lý, nhưng nó cũng có thể hoạt động khi ảnh có liên quan đến các đối tượng cụ thể trong GIS. Sau đó, bạn sẽ cần xác định loại nội dung chính xác chỉ dựa trên hình ảnh, sau đó xác minh và chỉnh sửa dữ liệu trong cơ sở dữ liệu GIS.

Lập bản đồ tiện ích

Nhiều hình ảnh minh họa tồn tại trong thế giới GIS tiện ích, thường mô tả các trạng thái khác nhau của mạng. Thông thường, dữ liệu bản vẽ với các mục đích và chất lượng khác nhau được lưu giữ thủ công trong hệ thống đăng ký tài sản tiện ích thay vì tự động cung cấp dữ liệu chính xác vào hệ thống GIS. Các thuật toán học máy có thể được sử dụng bởi các chuyên gia dữ liệu để chẩn đoán và cải thiện các tình huống dữ liệu bị lỗi. Ví dụ, khi đánh giá đường kính của các đường ống kết nối, một thuật toán có thể xác định loại van bị thiếu nào nên được bổ sung. Có thể khó để đào tạo đầy đủ AI để hoàn toàn phù hợp với những nhiệm vụ này, đặc biệt là với rất nhiều trở ngại phía trước.

Dọn dẹp dữ liệu

Làm sạch dữ liệu và cải thiện dữ liệu là những hành động tốn thời gian, đặc biệt là khi cần xóa dữ liệu bị thiếu hoặc không chính xác khỏi nội dung ẩn bên dưới bề mặt. Dữ liệu tiện ích GIS, một bộ sưu tập dữ liệu có chất lượng thay đổi (lịch sử) thường sôi động, thường được các kỹ sư ghi nhớ thay vì được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Đó là nơi học máy có thể cung cấp những lợi thế độc đáo cho ngành công nghiệp tiện ích.

Geolink tổng hợp từ Satpalda

popup

Số lượng:

Tổng tiền: