Bài viết dưới đây là danh sách 5 xu hướng phát triển quan trọng trong lĩnh vực GeoAI theo đánh giá của các chuyên gia. Tài liệu được tổng hợp từ báo cáo “Ứng dụng và chính sách trí Trí tuệ nhân tạo/Máy học không gian địa lý: Một Quan điểm Toàn cầu,” do WGIC tiến hành phỏng vấn cá nhân với hơn ba mươi chuyên gia về Trí tuệ nhân tạo/Máy học trong ngành không gian địa lý, bao gồm cả các thành viên của WGIC.
1. Cải thiện tự động hóa
Nhiều nhiệm vụ AI/ML (trí tuệ nhân tạo/học máy) không gian địa lý hiện nay cần có sự can thiệp của con người để có được kết quả đầy đủ. Những tiến bộ trong công nghệ AI/ML sẽ cho phép tự động hóa hoàn toàn trong các lĩnh vực như lập bản đồ, nhận dạng đối tượng, trích xuất các tính năng/thuộc tính của các đối tượng được nhận dạng, chẳng hạn như số làn đường trên đường hoặc tình trạng/hư hỏng của đường phố hoặc tòa nhà.
2. Quản lý tài nguyên thiên nhiên hiệu quả hơn
Với những tiến bộ trong công nghệ deep learning (học sâu) và khả năng truy cập dễ dàng vào hình ảnh vệ tinh và dữ liệu viễn thám, AI/ML không gian địa lý sẽ được áp dụng nhiều hơn trong các ngành như nông nghiệp, lâm nghiệp, biến đổi khí hậu, v.v. liên quan đến theo dõi và quản lý tài nguyên thiên nhiên.
3. Ứng dụng thời gian thực
Các kỹ thuật AI/ML không gian địa lý hiện tại phải mất nhiều ngày, nhiều tuần hoặc thậm chí nhiều tháng để chuyển đổi dữ liệu không gian địa lý thành kết quả có thể thực hiện được. Sự tăng cường sức mạnh tính toán, tính toán tại điểm, thuật toán tốt hơn và sự hỗ trợ của Học Máy trong trang thiết bị tại hiện trường sẽ cho phép phát triển ứng dụng Trí tuệ nhân tạo/Học máy không gian địa lý theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực.
4. Thêm dữ liệu cho AI/ML
Với sự tiến bộ của các hệ thống cảm biến từ xa, hình ảnh và hệ thống LIDAR thu nhỏ nhưng hiệu quả, cùng với các vệ tinh, các doanh nghiệp sẽ có quyền truy cập vào một bộ sưu tập dữ liệu không gian và cảm biến từ xa theo thời gian thực đáng kinh ngạc với độ phân giải/chất lượng ngày càng cao, phục vụ cho những ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo/Máy học không gian địa lý mới mà trước đây không thể thực hiện được.
5. Khả năng tiếp cận các ứng dụng AI/ML
Hiện tại, việc áp dụng công nghệ AI/ML không gian địa lý vào các vấn đề kinh doanh đòi hỏi các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học được đào tạo chuyên sâu. Mọi người từ nông dân đến giám đốc điều hành tại các doanh nghiệp lớn đều có thể truy cập AI/ML không gian địa lý thông qua các mô hình ML được đào tạo trước đó và tích hợp với phần mềm GIS.
Trên đây là tài liệu về GeoAI được biên soạn bởi eK, một đơn vị cung cấp giải pháp chuyên nghiệp về bản đồ, công nghệ GIS và GeoAI cho nhiều lĩnh vực. Hãy liên hệ với chúng tôi để được tư vấn trực tiếp cho trường hợp của bạn!
Nguồn: WGIC
Thông tin liên hệ
CÔNG TY CỔ PHẦN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ EK
Hotline: 091 276 5656
Email: marketing@ekgis.com.vn
Website: https://ekgis.com.vn/
Fanpage: https://www.facebook.com/eKGIS
Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCragwOZIZSGDovZ6FBhGyPQ/featured
Văn phòng Hà Nội: Khu văn phòng tầng 3, toà nhà CT1, Khu nhà ở Bộ Công An, đường Phạm Văn Đồng, phường Cổ Nhuế 2, quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội
Văn Phòng HCM: Tầng 6 Tòa nhà Parami, 140 Bạch Đằng, P.2, Q. Tân Bình, TP. HCM
