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
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.
Crea modelli più accurati. Rileva i cluster, calcola il cambiamento, trova i modelli e prevedi i risultati con algoritmi spaziali supportati da esperti.
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 la GeoAl?
La GeoAI sta trasformando la velocità con cui estraiamo significato da set di dati complessi, aiutandoci così ad affrontare le sfide più urgenti della Pianeta. Rivela e 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.
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 usata la GeoAl?
La GeoAI è utilizzata in vari settori per affrontare le sfide e cogliere in modo proattivo le opportunità per ottimizzare i raccolti, aumentare la sicurezza della comunità, semplificare l'ispezione delle risorse, ridurre i tempi di risposta alle emergenze e altro ancora.
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GeoAI per sempre
Fornendo ai responsabili delle decisioni informazioni accurate e tempestive, la GeoAI ha il potenziale per avere un impatto positivo su varie aree della società e contribuire al bene comune. Scopri come la GeoAI fornisce vantaggi in aree come la salute pubblica e la conservazione.
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Guida introduttiva a Esri
Riduci il tempo agli approfondimenti
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Inizia da qui
Iniziare con la GeoAI a volte può sembrare un compito arduo. Utilizza modelli di deep learning e strumenti di machine learning spaziale supportati da esperti spaziali. I nostri modelli di deep learning forniscono a chiunque i mezzi per iniziare a estrarre, classificare, rilevare e risolvere i problemi con i dati in tuo possesso. 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.
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Modifica i nostri modelli per renderli perfetti
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 nostri modelli
Integra i 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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