17 ноября – День географических информационных систем (ГИС).
Сегодняшние ГИС — это набор высоких технологий, которые помогают предприятиям быть инновационными.
О них мы вам и расскажем, но сначала вводная информация о самих системах.
Почему эти информационные системы называются географическими? Где они используются?
«Географический» не означает только для географов.ГИС является основным инструментом в работе многих специалистов: агрономов, нефтяников, экологов, логистов, строителей, экономистов, военных, политиков, археологов.
Список можно продолжать долго, ведь список таких профессий растет. Самое интересное, что сейчас технология выходит на такой глобальный уровень, что ее эффективно используют различные предприятия, да и просто каждый человек, как только собирается выйти из дома, чтобы удобнее пройти свой путь.
ГИС — многофункциональная информационная система для сбора, обработки, моделирования и анализа пространственных данных.
А также для их отображения и использования при решении расчетных задач, а главное, при принятии решений.
Изначально целью ГИС было помочь людям развивать знания о Земле и ее отдельных территориях.
Но сегодня, когда распространены устройства, способные собирать данные через датчики, передавать их через Интернет в облако, выполнять локальные вычисления для анализа этих данных и даже брать их из Интернета и сравнивать с данными своих датчиков (для например, смартфоны, фитнес-гаджеты, портативные датчики здоровья), геоинформационные системы не ограничиваются только формированием знаний о Земле.
Значимость интеллектуальных систем геопространственной аналитики растет с каждым днем.
Показательно, что вместо слова «географические» по отношению к этим системам используется более широкий термин «геопространственные».
И даже появилась отдельная концепция «геопространственного мышления», которая помогает бизнесу и различным отраслям в инновациях.
Как именно – об этом позже.
Что такое геопространственное мышление и как компании используют его для процветания — своего и нашего.
Основными современными тенденциями в ГИС-технологиях являются использование искусственного интеллекта и машинного обучения при работе с нейронными сетями и большими данными.
Человечество тренирует нейронные сети географических информационных систем, чтобы помочь нам переосмыслить, где и как решать важные проблемы, стремясь при этом лучше понимать и уважать все заинтересованные стороны (включая природу).
Это геопространственное мышление.
Мы подошли к тому, что нам необходимо понимать контекст наших решений и действий шире, чтобы создать более устойчивое и многообещающее будущее.
Геопространственное мышление может помочь нам увидеть взаимосвязи и взаимозависимости искусственных и природных систем.
Это возможно благодаря качественному анализу данных.
Вот как аналитика местоположения в тандеме с ИИ может помочь вам проанализировать прошлые события, чтобы лучше планировать будущее
Дизайн "умный" города и инфраструктура Базовая 3D-карта и Интернет вещей (в своей версии Cisco, не стесняясь слов, называет это « Интернет все ") предоставлять различные сервисы с информацией в реальном времени в границах определенной территории, квартала и даже здания.Эта информация собирается с определенных IoT-устройств (с сохранением конфиденциальности) и доступна полиции и пожарным, скорой помощи и другим медицинским службам, операторам связи и курьеры, продуктовые магазины и склады, образовательные и социальные учреждения также должны быть доступны жителям: каждый может узнать, когда приедет автобус, где именно на улице прорыв водопровода, где можно и не парковаться.
где пробки, где качество воздуха плохое и даже где в офисах обнаружены больные коронавирусом и IoT. умная инфраструктура позволяет осуществлять интеллектуальный мониторинг строительства и ремонта.
Аналитики консалтинговой компании McKinsey исследовал 15 городов с различной инфраструктурой.
Цель исследования – оценить, как примерно 60 современных технологических решения для умного города на основе Интернета вещей и ГИС (от умных автобусных остановок и парковочных мест до умных мусорных баков и уличных фонарей) влияют на различные аспекты качества жизни.
Оказалось, что они позволяют снизить смертность на 8–10%, увеличить скорость реагирования экстренных служб на чрезвычайные ситуации на 20–35%, сократить среднее время в пути на работу и обратно на 15–20%, снизить заболеваемость заболеваемости на 8–15%, а также сократить выбросы парниковых газов на 10–15%.
Такие компании, как этот Все больше и больше людей разрабатывают глобальные системы «умного города».
В настоящее время Сбер также работает над проектом визуального позиционирования на основе расширенных данных ГИС.
Мы создаем 3D-копии разных локаций (от города до здания) с навигацией, где с помощью компьютерного зрения определяется положение пользователя в пространстве с точным расположением крупных объектов вокруг него.
Аварийного реагирования
Мы приближаемся к тому времени, когда стихийные бедствия больше не будут застать нас врасплох.Это становится возможным благодаря сетевой геоаналитике и растущему геопространственному подходу, на основе которого создаются интеллектуальные цифровые карты.
Мы можем реагировать со скоростью и точностью, необходимыми для того, чтобы знать, где и как действовать.
Трансформируются меры реагирования на различные чрезвычайные ситуации: лесные пожары, наводнения, ураганы, смерчи.
Элемент местоположения здесь имеет решающее значение во всем: от распределения ресурсов и картографирования стихийных бедствий до моделирования распространения болезней.
ГИС позволяет спасательным организациям картировать географию катастрофы, координировать работу сотен сотрудников и волонтеров (например, система RC View в Красном Кресте) и даже автоматически распознавать пропавших без вести людей на снимках труднодоступных мест. (например, картографический сервис LA Track, используемый Lisa Alert»).
Развитие здравоохранения и "здоровый" города Всемирные эпидемии (кори, атипичной пневмонии, Зика и Обола) способствовали развитию высокотехнологичного картирования для отслеживания распространения болезней.
На их основе созданы оперативные панели мониторинга показателей заболеваемости, которые сегодня существенно помогают нам получать информацию о распространении COVID-19 (например, панель мониторинга ВОЗ или Университет Джонса Хопкинса ).
Современные ГИС-технологии в сочетании с данными переписи населения также позволяют делать геолокационные предположения о том, где и как действовать для борьбы с болезнью.
Многоуровневая информация о возрасте, поле, доходах проживающих на конкретной территории и эпидемиологической ситуации на территории с использованием пространственной аналитики позволяет создавать актуальные локализованные оценки риска и сдерживать распространение заболевания за счет понимания связи между событиями.
Разработка точное земледелие ГИС сегодня помогает разрабатывать методы управления здоровьем почвы на микролокациях (нанофермерство).
Это инструменты для отслеживания орошения, внесения удобрений, измерения качества воды, анализа индекса вегетации и оценки урожайности.
Технологии ГИС и искусственного интеллекта произвели революцию и в сельском хозяйстве ( особенно в России) разработка средств автоматизации и беспилотных сельскохозяйственных машин – агродроидов.
Некоторые позволяют существенно повысить скорость и качество уборки урожая (а значит, существенную экономию), а другие позволяют точно спланировать количество техники и других ресурсов, которые потребуются для переработки урожая.
Практика улучшения почвы снижает затраты на корма, удобрения и гербициды.
Составление карты бизнес-экосистемы и природной экосистемы также важно для банков, кредитующих фермеров, чтобы увидеть, какие фермеры подвергаются наибольшему риску и в каких регионах дела обстоят лучше.
Благодаря точному земледелию на основе геолокации мы вступили в новую эру сельского хозяйства, которую уже называют следующей сельскохозяйственной революцией.
Все эти изменения выводят бизнес на новый этап, где успех будет зависеть не только от перехода к цифровым технологиям, но и от использования методов геолокационного анализа и геопространственного мышления.
Гиперлокальная геоаналитика в бизнесе в сочетании с машинным обучением они позволяют компаниям идти в ногу с резко изменившимся поведением потребителей.
Кстати о машинном обучении.
Что и как делают AI и ML в ГИС
Искусственный интеллект в ГИС занимается анализом и прогнозированием местоположения и, в конечном итоге, более разумным принятием бизнес-решений.Поскольку все ГИС содержат большой объем информации в зависимости от географического местоположения, они являются идеальными наборами обучающих данных для систем искусственного интеллекта.
Это отражается в повседневной реальности Так : В компаниях мирового класса инструменты искусственного интеллекта собирают необработанные данные в результате цифровой трансформации и Интернета вещей, объединяют их с данными о местоположении и предоставляют новые виды аналитики.
Огромные объемы бизнес-данных и данных о клиентах привязаны к физическому местоположению и времени, и тысячи организаций уже анализируют их, чтобы обнаружить скрытые данные — такая информация может создать конкурентное преимущество.
Компании вкладывают значительные средства в искусственный интеллект и машинное обучение, используя данные о местоположении как объединяющий элемент для автоматизации процессов, улучшения прогнозного моделирования и получения бизнес-преимуществ.
Этот процесс называется геоинтеллектом с использованием геоинтеллекта ( умное местоположение , ГеоИИ).
Геоинтеллект — это общий термин для геопространственной визуализации, анализа, принятия решений, проектирования и управления на основе ГИС, технологий дистанционного зондирования и спутникового позиционирования.
Эти уровни пирамида геоинтеллект. Функция георазведки — это самая уникальная ценность, отличающая ГИС от других информационных технологий.
Что именно GeoAI дает бизнесу?
Так, ГеоИИ — это анализ пространственных данных с использованием ИИ.Для предприятий и правительств это в конечном итоге позволяет им предоставлять более качественные услуги, совершенствует системы здравоохранения и даже используется для подготовка к следующей возможной пандемии на ранней стадии посредством эпидемиологических исследований.
Более 80% данные, собираемые предприятиями, и почти каждое важное бизнес-решение имеет компонент местоположения.
Будь то понимание покупательских привычек клиентов или планирование следующих инвестиций в инфраструктуру.
В ритейле георазведка позволяет проводить качественный клиентоориентированный анализ на основе демографических данных.
А машинное обучение отлично подходит для моделирования сложных взаимосвязей между большим количеством причинных факторов и того, как эти факторы связаны с результатом (например, поведением клиентов).
При правильном использовании машинное обучение позволяет организациям преобразовывать огромные объемы доступных данных в полезную информацию для принятия более эффективных решений.
В случае с розничной торговлей одной из наиболее ценных данных является эффективность магазина, обычно измеряемая проникновением на рынок или расходами клиентов.
Прежде чем использовать МО для моделирования отношений между покупателем и производителем, необходимо установить географические отношения между покупателем и магазином.
Здесь необходимо учитывать ситуацию в сфере розничной торговли.
В заключение хотелось бы воскликнуть: «В какое крутое технологическое время мы живем!»
Но когда концепция геопространственного мышления только зарождалась (около 10 лет назад), люди боялись, что она породит и усилит так называемый топографический кретинизм и даже писали о нем в авторитетных тематических источниках (например, в ГЛОНАСС-бюллетень ).Сейчас мы видим беспрецедентные преимущества, которые ГИС-технологии приносят бизнесу и обществу при разумном геопространственном использовании.
Мы когда-то тоже боялись «адских» машин, поездов, самолетов.
и боимся ли мы до сих пор искусственного интеллекта, который «может нас уничтожить»? Теги: #iot #AI #сберай #ГЛОНАСС #GeoAI #3d карты
-
Проекту Debian 14 Лет.
19 Oct, 24 -
Среда Разработки: Redmine + Git + Owncloud.
19 Oct, 24
