ابهام زدایی GeoAI

در چشم انداز تکنولوژیک به سرعت در حال تحول امروز، همگرایی هوش مصنوعی (AI) و هوش مکانی باعث ایجاد یک فناوری انقلابی شده است: هوش مصنوعی جغرافیایی (GeoAI). GeoAI هوش مصنوعی را با داده‌های مکانی، علم و فناوری ترکیب می‌کند تا گردش کار را تسریع کند، بینش‌های ارزشمند را کشف کند و مشکلات فضایی را حل کند. با توانایی نظارت و تجزیه و تحلیل سریع رویدادها، کاربران را قادر می سازد تا با محیط در حال تغییر تکنولوژیک همگام شوند و سریعتر از قبل تصمیمات آگاهانه بگیرند. این افزایش آگاهی موقعیتی، همراه با بینش و پیش بینی های غنی که GeoAI می تواند از الگوهای فضایی ایجاد کند، نتایج ارزشمندی را برای مشاغل، سازمان های دولتی و سایر سازمان ها ایجاد می کند.

هوش مصنوعی دو جزء کلیدی دارد: یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق. یادگیری ماشینی شامل آموزش کامپیوتر برای یادگیری الگوهای درون داده ها و پیش بینی نتایج بدون دریافت دستورالعمل های صریح برای انجام این کار است. یادگیری عمیق – زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین – از ساختارهای الگوریتمی به نام شبکه های عصبی استفاده می کند که از روشی الهام گرفته شده از مغز انسان برای یادگیری الگوهای پیچیده در داده ها با کنار هم قرار دادن مفاهیم ساده تر.

در چارچوب GeoAI، یادگیری ماشینی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌های مکانی و حل مسائل فضایی با استفاده از طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و تکنیک‌های پیش‌بینی و پیش‌بینی استفاده شود. از سوی دیگر، یادگیری عمیق اغلب در GeoAI برای تولید داده‌های فضایی غنی با خودکارسازی استخراج، طبقه‌بندی و تشخیص اطلاعات مکانی از تصاویر، ویدیوها، ابرهای نقطه‌ای و متن استفاده می‌شود. همچنین می توان از آن برای تجزیه و تحلیل داده های مکانی برای پیش بینی و پیش بینی استفاده کرد.

بسیاری از سازمان‌ها با استفاده از GeoAI برای اتخاذ تصمیم‌های مبتنی بر داده‌ها و اتخاذ اقدامات پیشگیرانه که چالش‌ها و فرصت‌ها را در حوزه فضایی برطرف می‌کنند، عملیات خود را مدرن می‌کنند. GeoAI از طیف وسیعی از کاربردها مانند شناسایی و طبقه بندی تغییرات پوشش زمین، پیش بینی رشد شهری و ارزیابی خطرات زیست محیطی پشتیبانی می کند. و مجموعه متنوعی از راه‌حل‌های GeoAI وجود دارد – از جمله مدل‌های از پیش آموزش‌دیده خارج از جعبه، مدل‌هایی که می‌توانند برای رسیدگی به مسائل خاص تنظیم شوند، و مدل‌های سفارشی – که نیازهای سازمانی مختلف را برآورده می‌کنند.

در ادامه بخوانید تا ببینید GeoAI چگونه می‌تواند به سازمان‌هایی که با سناریوهای مختلف روبرو هستند کمک کند تا بینش معنی‌داری را از داده‌ها به دست آورند و مشکلات مکانی را با سرعت، دقت و کارایی بی‌نظیر حل کنند.

افزایش تعمیر و نگهداری بزرگراه با یک مدل از پیش آموزش دیده

انجام تعمیر و نگهداری بزرگراه چالش های متعددی را برای ادارات حمل و نقل ایجاد می کند. شبکه‌های جاده‌ای وسیع هستند و ترک‌ها و عیوب جاده‌ها باید به سرعت شناسایی شوند. روش‌های بازرسی دستی سنتی کار فشرده هستند و می‌توانند مناطقی را که نیاز اساسی به تعمیر دارند، شناسایی نکنند.

مدل های GeoAI از پیش آموزش دیده وجود دارد که می تواند تشخیص ترک جاده را به صورت خودکار انجام دهد و بخش های حمل و نقل را قادر می سازد تا تجزیه و تحلیل بیشتری را در نقاط کلیدی انجام دهند. با در دست داشتن این اطلاعات، بخش‌های حمل‌ونقل می‌توانند برنامه‌های تعمیر و نگهداری کارآمد و پیشگیرانه را برای حفظ بزرگراه‌ها در شرایط خوب اجرا کنند.

نحوه استفاده از یک مدل از پیش آموزش دیده تشخیص ترک در جاده

یک بخش تعمیر و نگهداری بزرگراه می تواند رویه های ارزیابی وضعیت جاده خود را با GeoAI با استفاده از یک مدل یادگیری عمیق از پیش آموزش دیده که به طور خاص برای تشخیص ترک ها و ناهنجاری ها در جاده ها آموزش دیده است، افزایش دهد.

این فرآیند با استفاده از پهپادها و دوربین‌های نصب شده بر روی خودرو برای گرفتن تصاویر با وضوح بالا از جاده‌های منطقه مورد علاقه خود توسط تیم GIS بخش حمل‌ونقل آغاز می‌شود. سپس تیم GIS می‌تواند یک مدل تشخیص ترک‌های جاده‌ای آماده برای استفاده و از پیش آموزش دیده را روی تصاویر اعمال کند. همانطور که مدل تصاویر را پردازش می کند، به طور موثر ترک ها و عیوب جاده ها را شناسایی می کند.

سپس این بخش می‌تواند از این ویژگی‌های استخراج‌شده به عنوان ورودی برای الگوریتم یادگیری ماشینی استفاده کند که از تحلیل رگرسیون برای مدل‌سازی شرایط جاده بر اساس ویژگی‌های ترافیکی، مانند تراکم بالای کامیون در مسیرهای خاص استفاده می‌کند. خواص مصالح جاده، مانند سن و ضخامت روسازی؛ و سایر اندازه گیری های عملکرد جاده این به تیم درک بهتری از تأثیراتی که این متغیرها می‌توانند بر ترک‌های موجود و نقص جاده داشته باشند، می‌دهد.

با تمام این اطلاعات در دست، تیم می تواند پیش بینی کند که تعمیر و نگهداری جاده ممکن است مورد نیاز باشد. این به بخش حمل و نقل اجازه می دهد تا تلاش های تعمیر را اولویت بندی کند، تعمیرات پیشگیرانه را انجام دهد و منابع تعمیر و نگهداری جاده را بهینه کند. اتخاذ این رویکرد به طور قابل توجهی روند بازرسی و تعمیر جاده را تسریع می کند و این بخش را قادر می سازد تا جاده های خود را برای رانندگان هموارتر و ایمن تر کند.

بهینه سازی تخصیص منابع شهر با تنظیم دقیق مدل های موجود

در بسیاری از مناطق در سراسر جهان، مردم در سکونتگاه‌های غیررسمی زندگی می‌کنند که در آن واحد مسکونی می‌تواند امروز وجود داشته باشد و فردا نقل مکان کند. اکثر کشورها هر دهه از طریق سرشماری جمعیت را مورد بررسی قرار می دهند، اما از آنجایی که سکونتگاه های غیررسمی پویا هستند، شمارش جمعیت در مقیاس محلی می تواند تا زمان انتشار داده های سرشماری قدیمی شود.

از آنجایی که دولت‌های محلی برای تخصیص خدمات اجتماعی حیاتی مانند مراقبت‌های پزشکی، مدارس و بانک‌ها به داده‌های جمعیتی تکیه می‌کنند، جمع‌آوری و نگهداری داده‌های دقیق جمعیت در سطوح محلی – به‌ویژه در مناطقی که مهاجرت فعال مداوم را تجربه می‌کنند، ضروری است.

استفاده از یک مدل یادگیری عمیق ردپای ساختمان که به خوبی با جغرافیای یک منطقه تنظیم شده است، می تواند به سازمان های دولتی محلی کمک کند تا شمارش جمعیت را ثابت نگه دارند.

نحوه به کارگیری یک مدل یادگیری عمیق ردپای ساختمان با تنظیم دقیق

برای تنظیم دقیق یک مدل یادگیری عمیق ردپای ساختمانی خارج از جعبه به طوری که بتواند سکونتگاه های غیررسمی را در یک جغرافیای خاص شناسایی کند، کارکنان دولت محلی می توانند با گرفتن تصاویر هوایی از یک سکونتگاه غیررسمی محلی شروع کنند. کارکنان می توانند از این تصاویر برای تولید داده های آموزشی استفاده کنند، ابتدا با انتخاب مناطق نمونه و شناسایی دستی سکونتگاه های غیررسمی. سپس، آنها می توانند این داده ها را دیجیتالی کرده و از آن به عنوان ورودی برای آموزش مجدد مدل استفاده کنند. سپس کارکنان می توانند مدل را با پارامترهای مورد نظر خود – مانند میزان یادگیری یا دقت مدل – تنظیم کنند و از آن برای استخراج ردپای ساختمان در منطقه بزرگتر استفاده کنند.

پس از آن، کارکنان می‌توانند از تکنیک‌های یادگیری ماشینی مانند تحلیل رگرسیون برای مدل‌سازی نوسان جمعیت سکونتگاه غیررسمی بر اساس عواملی مانند ویژگی‌های جمعیتی خانوار استفاده کنند. متغیرهای جغرافیایی، از جمله ارتفاع منطقه، نزدیکی به جاده ها، و چراغ های شبانه. و ویژگی های خاص خود ردپای ساختمان مشتق شده، مانند مساحت و تراکم آنها. این به کاربران امکان می‌دهد تخمین‌های جمعیت در سطح خانوار را در منطقه بزرگ‌تر پیش‌بینی کنند. این تخمین‌ها می‌توانند متعاقباً برای کمک به اطلاع‌رسانی تصمیمات دولت محلی جمع‌آوری شوند.

این تکنیک کاربران را از آموزش دستی یک مدل از ابتدا منع می کند. در عوض، آنها می‌توانند از یک مدل آماده استفاده کنند و آن را به پارامترهای مورد نظر بازآموزی کنند. این امر روند جمع آوری داده ها را سرعت می بخشد و به دولت های محلی کمک می کند تا امکانات و خدمات لازم را به ساکنان خود برای کمک به رشد و شکوفایی جامعه دریافت کنند.

بهبود نتایج واکنش به بلایا با ساخت مدل‌های سفارشی

پس از طوفان، دولت‌های محلی و سازمان‌های کمک‌رسان باید آسیب وارد شده به سازه‌های ساختمانی در مناطق سخت‌دیده را ارزیابی کنند. انجام سریع ارزیابی خسارت، درست پس از یک بلای طبیعی، بازیابی سریعتر و تلاش های بازسازی را امکان پذیر می کند.

این سازمان ها می توانند تصاویر تاریخی از یک منطقه بگیرند و از آن برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق سفارشی استفاده کنند که می تواند به سرعت و ایمن ساختمان های آسیب دیده و سایر ویژگی های مورد علاقه را شناسایی کند.

چگونه یک مدل تشخیص آسیب سفارشی بسازیم

برای توسعه یک مدل یادگیری عمیق سفارشی که میزان آسیب پس از طوفان را تشخیص می‌دهد، تیم GIS در سازمان کمک‌رسانی در بلایا می‌تواند با گرفتن آرشیو داده‌های تصاویر تاریخی که منطقه را پس از چندین بلای طبیعی نشان می‌دهد، شروع کند. سپس یک مدل یادگیری عمیق سفارشی را می توان با استفاده از این تصاویر آموزش داد تا نحوه شناسایی ساختمان های آسیب دیده و سایر ویژگی های مهم را بیاموزد.

هنگامی که بلایای طبیعی در آینده رخ می دهد، تیم می تواند این مدل را در تصاویر جدید پس از رویداد اعمال کند تا به طور خودکار ویژگی های آسیب دیده را استخراج کند. این امر تخصیص منابع را برای اولین پاسخ دهندگان و شرکت های بیمه برای شروع رسیدگی به مطالبات ساکنان آسان تر می کند.

هنگامی که مدل سازه‌هایی را که توسط طوفان اخیر آسیب دیده‌اند شناسایی و نقشه‌برداری می‌کند، تیم می‌تواند آن‌ها را در جریان کار یادگیری ماشین بارگذاری کند. از آنجا، تیم می‌تواند به سرعت تحلیل‌های خوشه‌ای را روی ساختمان‌های آسیب‌دیده انجام دهد تا مناطق اولویت‌دار برای اسکان موقت را شناسایی کند. این تیم همچنین می‌تواند از یک مدل پیش‌بینی برای تخمین میزان زباله‌های تولید شده توسط طوفان و کشف تأثیر تجمعی طوفان بر حوزه‌های آبخیز محلی استفاده کند.

با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق، ارزیاب‌هایی که قبلاً، مثلاً 100 ارزیابی دستی آسیب در ساعت انجام می‌دادند، اکنون می‌توانند صدها هزار ارزیابی خودکار را در همان زمان انجام دهند. این امر آژانس های فدرال و شرکت های بیمه را قادر می سازد تا در ارسال کمک به نیازمندان اقدام به موقع انجام دهند.

با GeoAI در ArcGIS شروع کنید

همه اینها نمونه‌های قدرتمندی از نحوه عملکرد GeoAI در موقعیت‌های مختلف هستند، اما آنها فقط سطح ممکن را خراش می‌دهند. راه های زیادی وجود دارد که کاربران می توانند از GeoAI در ArcGIS استفاده کنند که از نظر پیچیدگی و سطوح سفارشی سازی متفاوت است.

برای شروع کار با این فناوری پیشگامانه زمین‌فضایی، کاربران می‌توانند ابتدا بیش از 50 مدل یادگیری عمیق از پیش آموزش‌دیده Esri را کاوش کنند و ببینند آیا یکی برای موقعیت آنها کار می‌کند یا خیر. این مدل‌ها یک راه‌حل خارج از جعبه ارائه می‌کنند، بنابراین کاربران می‌توانند بدون صرف زمان و منابع فشرده برای آموزش یک مدل، استخراج، طبقه‌بندی و شناسایی داده‌ها را آغاز کنند. کاربران همچنین می توانند این مدل های از پیش آموزش دیده را با نیازهای خاص خود تنظیم کنند. علاوه بر این، برای کاربرانی که گردش کار سفارشی دارند، می‌توانند فهرست گسترده‌ای از مدل‌های یادگیری عمیق موجود را بررسی کنند و از آن‌ها برای آموزش مدل‌های خود با استفاده از داده‌های خود استفاده کنند.

با مراجعه به صفحه قابلیت GeoAI درباره GeoAI بیشتر بیاموزید و پتانسیل کامل این فناوری قدرتمند را در سیستم ArcGIS کشف کنید .