GeoAI

Flussi di lavoro geospaziali guidati dall'intelligenza artificiale

Scopri come le organizzazioni stanno costruendo un futuro più resiliente con una risoluzione accelerata dei problemi spaziali

Immagine satellitare del terreno con gli edifici estratti di colore rosso e verde del terreno e degli alberi

Definizione

Cos'è GeoAl?

L'intelligenza artificiale geospaziale (GeoAI) è l'applicazione dell'intelligenza artificiale (AI) fusa con dati geospaziali, scienza e tecnologia per accelerare la comprensione nel mondo reale di opportunità di business, impatti ambientali e rischi operativi. Le organizzazioni stanno modernizzando le operazioni per eseguirle su larga scala attraverso la generazione automatizzata di dati e strumenti e algoritmi spaziali accessibili.

Estrai ricchi dati geospaziali con il deep learning

Risparmia tempo automatizzando l'estrazione, la classificazione e il rilevamento delle informazioni da dati come immagini, video, cloud di punti e testo.

Esegui analisi predittive utilizzando l'apprendimento automatico

Crea modelli più accurati. Rileva i cluster, calcola il cambiamento, trova i modelli e prevedi i risultati con algoritmi spaziali supportati da esperti.

Aerial image of buildings, homes, and green trees along a coastline and blue ocean

Modella il mondo reale per la previsione

Le immagini aeree vengono utilizzate per estrarre immagini di edifici e strade a Grenada per identificare la popolazione e le infrastrutture a rischio di frane.

Valore

Perché è importante GeoAl?

GeoAI sta trasformando la velocità con cui estraiamo significato da set di dati complessi, aiutandoci così ad affrontare le sfide più urgenti della terra. Rivela e ci aiuta a percepire intricati schemi e relazioni in una varietà di dati che continua a crescere in modo esponenziale. Le organizzazioni che sfruttano la GeoAI stanno rivoluzionando il modo in cui trasformano i dati in informazioni, con modelli che si adattano anche quando i dati si evolvono.

Migliora la qualità, la consistenza e la precisione dei dati

Semplifica i flussi di lavoro di generazione manuale dei dati utilizzando la potenza dell'automazione per aumentare l'efficienza e ridurre i costi.

Accelera il tempo per la consapevolezza della situazione

Monitora e analizza eventi, risorse ed entità da sensori e fonti come i video per consentire tempi di risposta più rapidi e decisioni proattive.

Porta la location intelligence nel processo decisionale

Prendi decisioni basate sui dati con la consapevolezza del mondo reale. Migliora i risultati aziendali con insight da modelli spaziali e previsioni accurate.

Aerial image of a landscape that includes a field and hills with green trees, ponds, and roads

Crea un futuro sostenibile

Ottimizza la gestione delle risorse e comprendi l'impatto delle decisioni aziendali sulla comunità per ridurre gli sprechi e pianificare e gestire meglio i siti.

Com'è usato GeoAl?

GeoAI è utilizzato in vari settori e applicazioni per affrontare le sfide e cogliere in modo proattivo le opportunità. Scopri come GeoAI viene utilizzato per ottimizzare i raccolti, aumentare la sicurezza della comunità, semplificare l'ispezione delle risorse, ridurre i tempi di risposta alle emergenze e altro ancora.

  • Amministrazione locale e statale

    GeoAI sta accelerando la velocità con cui i funzionari governativi servono meglio le comunità utilizzando i dati. Sfruttando la GeoAI, i governi possono modellare gli impatti dello sviluppo urbano, comprendere la disponibilità di risorse per la popolazione, prevedere il deterioramento delle strade e delle infrastrutture e identificare i cambiamenti nell'uso del suolo (come nuovi edifici) per agire in modo proattivo.

  • Risorse naturali

    GeoAI sta rivoluzionando il mercato dell'agricoltura di precisione aiutando il rilevamento automatizzato delle specie invasive. Aiuta l'industria petrolifera e del gas a monitorare le risorse attraverso l'estrazione automatizzata di torce, nuovi pozzi o strade di accesso al campo. I silvicoltori e i proprietari terrieri utilizzano GeoAI per fornire loro informazioni sui volumi e sulle specie di alberi senza un'ispezione in loco dispendiosa in termini di tempo.

  • Mappatura e statistiche nazionali

    GeoAI sta migliorando la reattività, la produttività e la velocità di consegna dei prodotti per le agenzie cartografiche nazionali. Attraverso l'automazione, queste organizzazioni stanno ridimensionando le proprie capacità interne e i flussi di lavoro di produzione. Un dipartimento cartografico nazionale può aggiornare rapidamente il sistema informativo geografico (GIS) di una nazione in ore, non mesi o giorni.

  • Difesa e intelligence

    GeoAI sta accelerando il modo in cui le organizzazioni estraggono informazioni, identificano modelli e determinano i cambiamenti nei big data. Un'organizzazione di intelligence può supportare i propri sforzi di intelligence basati sulle attività automatizzando il modo in cui analizzano le informazioni relative a eventi, entità, video di sorveglianza e dati rilevati a distanza.

  • Sicurezza pubblica

    GeoAI sta migliorando la sicurezza pubblica in relazione agli incidenti stradali, alla risposta alle emergenze e alla gestione dei disastri. Le organizzazioni stanno rendendo le comunità più sicure prevedendo dove è probabile che si verifichino incidenti e ottimizzando i tempi di risposta alle emergenze. Le infrastrutture danneggiate e le strade percorribili possono essere rapidamente identificate per aiutare ad allocare i primi soccorritori.

  • Assicurazioni

    GeoAI sta aiutando le organizzazioni assicurative a comprendere l'impatto di un evento in ore anziché in giorni per migliorare l'elaborazione dei sinistri e aiutare in modo efficiente i membri. Le compagnie assicurative possono utilizzare immagini e GeoAI per rilevare e classificare i danni che colpiscono i propri membri. Con questa comprensione, possono rimettere in piedi i membri più rapidamente.

  • AEC

    GeoAI sta trasformando il settore dell'architettura, dell'ingegneria e delle costruzioni (AEC) con la sua capacità di estrarre informazioni dalle immagini, che alimentano un gemello digitale. Questi dati consentono ai decisori di migliorare la gestione del progetto, identificare i potenziali rischi e ottimizzare le prestazioni dell'edificio. Come risultato, le società di architettura possono progettare edifici ad alta efficienza energetica.

  • Azienda

    La GeoAI sta accelerando le decisioni aziendali intelligenti, fornendo informazioni e previsioni che guidano una migliore pianificazione di mercato, selezione del sito, efficienza della catena di approvvigionamento e intelligence sul cliente. Con queste informazioni, un'azienda può rispondere al comportamento del cliente e determinare se una nuova area di mercato è praticabile in base a modelli e analisi predittive delle caratteristiche di mercato.

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Un grande campo verde con file di pannelli solari quadrati argentati

GeoAI per sempre

Fornendo ai responsabili delle decisioni informazioni accurate e tempestive, GeoAI ha il potenziale per avere un impatto positivo su varie aree della società e contribuire al bene comune. Scopri come GeoAI sta ottenendo vantaggi in aree come la salute pubblica e la conservazione.

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Guida introduttiva a Esri

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Non devi ricominciare da zero

Iniziare con GeoAI a volte può sembrare un compito arduo. Utilizza modelli di deep learning preaddestrati e strumenti di machine learning spaziale supportati da esperti spaziali. I nostri modelli di deep learning addestrati forniscono a chiunque i mezzi per iniziare a estrarre, classificare, rilevare e risolvere i problemi con i dati in tuo possesso, senza bisogno di dati di addestramento. E i nostri strumenti di machine learning ti consentono di iniziare con strumenti basati sull'interfaccia utente con impostazioni predefinite basate sui dati che ti guidano.

Esplora i modelli pre-addestrati
Effettuare previsioni usando ArcGIS
Immagine satellitare che mostra un gruppo di edifici con alcuni delineati in rosso

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Con un punto di partenza, ora hai i mezzi per concentrarti sull'ottimizzazione. Modifica i nostri modelli di deep learning e gli algoritmi di machine learning per adattarli ai tuoi parametri e alla precisione desiderata. Ti offriamo la flessibilità di accedere a impostazioni avanzate e personalizzarle.

Scopri come ottimizzare i modelli
Veicoli su un'autostrada a 4 corsie con un grande semirimorchio rosso delineato da un rettangolo verde

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Integra con pacchetti open-source

Se disponi di metodi consolidati, abbinali ai nostri e ai modelli dell'ecosistema open source. Utilizza facilmente modello popolari da librerie come Timm, MMDetection e MMSegmentation. Sfrutta le connessioni integrate a R e Python per colmare le lacune nei tuoi modelli personalizzati.

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Un'immagine aerea multicolore in blu, verde, rosso e rosa che identifica gli appezzamenti di terreno

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