AI + ロケーション インテリジェンス

Microsoft は Esri および Impact Observatory と協力して、AI を活用した土地被覆マップを構築しました。 AI とロケーション インテリジェンスを活用することで、地球上の変化を監視する機能を、これまでは夢でしかなかった規模と頻度で反復処理できるようになりました。 この機能は、気候変動や環境危機に関する差し迫った疑問に答えるのに役立ちます。

AT&T は、ビッグ データとロケーションベースの技術を使用して、今後 30 年間の米国の気候リスクをマッピングしました。 ロケーション インテリジェンスを利用することで、サプライ チェーンの脆弱性を予測できるようになりました。 詳細な解析は、強力な情報を生成しました。他の数え切れない組織は、この情報を使用して、独自のリスクと業務を評価できます。

アウトバーンの計画立案者は、ドイツで最も重要な高速道路の 1 つについて道路状況の指標を特定できるようにトレーニングされたディープ ラーニング プログラムを開発しました。 AI とロケーション インテリジェンスを組み合わせることで、通行止めや重大な修復の必要性を回避するために、道路工事に投資する時期と場所が正確にわかるようになりました。 パイロット プロジェクトでは、これらのアプローチが道路の状態の変化を現実的に予測できることが証明されました。

自動化は、フィンランドの森林管理を効率化し、雇用不足を補うのに役立ちました。 AI に基づくアルゴリズムを使用して、画像と天気と気候のデータを解析し、森林の目録と保守のニーズの予測が向上しています。 AI とロケーション インテリジェンスを一緒に使用することで、成長と伐採のサイクルを最適化する、先を見越した管理が強化されました。

陸軍工兵隊は、米国内の輸送を効率化するために港や水路の水深を保守しています。 AI とロケーション インテリジェンスを組み合わせることで、計画立案者は数百万の船舶追跡の ping を解析し、はしけやコンテナー船が堆積物によって遅くなっている場所を示しています。 浚渫する場所を予測することで、陸軍工兵隊は先を見越して正確にプロジェクトを進めることができ、年間で 1 億ドルを節約しています。