Миглена Кузманова, управител на Есри България, за силата на геопространствения изкуствен интелект (ИИ), технологиите, които превръщат данните в по-добри решения, и бъдещето на интелигентното управление.
Къде се провалят масовите ИИ системи при разчитане на географски данни и пространствени връзки?
Стандартните ИИ модели обработват информация в голям мащаб, но без географски контекст произвеждат отговори, които са технически коректни, но контекстуално грешни. Те не „разбират“ по естествен начин пространствените връзки между обектите, географската структура на проблемите и системното поведение на реалния свят. Географските информационни системи (ГИС) решават пространствените задачи от десетилетия. Интегрирайки наука и нови технологии, вкл. ИИ модели, ГИС решенията стават все по-мощни и същевременно лесни за ползване.
Какви са конкретните ползи от интеграция на ИИ в ГИС системите?
Виждаме изключителни ползи от интеграцията на ИИ в ГИС в сферите на управление на природните и климатични рискове, развитие и поддръжка на инфраструктура, опазване на природните ресурси и екосистеми, реакция при кризи и др. ГИС създава авторитетния пространствен модел, а ИИ ускорява работата върху него.
От една страна, чрез използване на изкуствен интелект в ГИС среда предоставяме възможност на нашите потребители мигновено да извършат обработка на данни и анализи, за които преди се изискваха дни – като например идентифициране на растителността в сервитутите на електропреносната мрежа с цел планиране на поддръжката є и намаляване на риска от прекъсване на електроснабдяването.
Друга съществена полза от вградените ИИ асистенти в ArcGIS продуктите е, че те осигуряват автоматизация на рутинни задачи и разкриват света на геопространствените технологии за не-ГИС специалистите. Чрез вградени ГИС базирани ИИ модели с естествен език потребителите лесно могат да правят пространствени анализи и справки, без да има нужда да познават структурата и съдържанието на географските бази данни. Така например с ArcGIS Data Explorer, един от новите ни шаблони за уебкарти, потребителите могат директно да си „чатят“ с картата, за да променят нейната визуализация, да правят тематични карти по необходимите им показатели и да извличат справки.
Какво е GeoAI и как Esri интегрира ML, компютърно зрение и генеративен ИИ в ArcGIS?
GeoAI е интеграцията на изкуствения интелект с пространствени данни, геопространствена наука и ГИС технологии.
В ArcGIS са вградени близо 90 модела за извличане на обекти от изображения чрез компютърно зрение, тясно специализирани ИИ модели, както и големи мултимодални такива.
Специализираните GeoAI модели са изключително полезни за решаване на конкретни ГИС задачи. Те постигат много висока точност, като решават конкретен проблем. Например за разпознаване на обекти – откриване на сгради, пътища или превозни средства в сателитни изображения; класификация на пиксели – определяне какво има във всеки пиксел от картата (например гора, вода или асфалт); откриване на промени – сравняване на снимки от различни години, за да се види къде са изсечени гори или къде са построени нови сгради.
Едновременно с това ArcGIS осигурява и мултимодални модели като например Geospatial Vision Language Model (GOVLM). Този модел разбира едновременно сателитни изображения и човешки език. С него можете да напишете „Преброй климатиците по покривите на тези сгради“ или „Открий промените в горския масив“. Такива модели са много полезни в разнообразни сфери – транспорт, строителство, околна среда, земеделие и други. Така например за нуждите на превенция и прогнозиране на бедствия моделът комбинира исторически данни, метеорологични прогнози и топография, за да открие уязвимите зони. За прогнозиране на наводнения или развитие на пожари моделът анализира едновременно 3D релеф на терена (LiDAR), сателитни снимки за земното покритие и влажността на почвата и текстови прогнози за валежи и вятър. Така той симулира кои сгради и пътища ще бъдат залети първи или как ще се развие пожарът. За планиране на евакуация – изчислява най-безопасните маршрути, като съобразява капацитета на пътищата с гъстотата на населението в застрашените райони.
Mултимодалните ArcGIS модели са и най-мощното приложение за реакция при бедствия и анализ на щетите, тъй като спестяват време и спасяват човешки животи чрез автоматично откриване на разрушения. Те сравняват сателитни или дрон снимки преди и след бедствието (земетресение, ураган, наводнение) и автоматично могат да маркират разрушените сгради в червено, частично повредените – в жълто, и здравите – в зелено.
Как и в кои сектори ArcGIS подобрява вземането на решения?
ГИС технологиите помагат на публичния и частния сектор в разнообразни сфери – големите телекомуникационни оператори по света масово интегрират изкуствен интелект с ArcGIS, за да изграждат дигитални близнаци на своите мрежи, да автоматизират планирането на 5G инфраструктура и да прогнозират прекъсвания в услугите.
Водещите железопътни оператори в Северна Америка и Европа разчитат на Esri технологиите за управление на огромната си инфраструктура, а морският транспорт използва комбинацията от ИИ и ГИС за управление на трафика и оптимизация на веригата за доставки.
С ИЗКУСТВЕНИЯ ИНТЕЛЕКТ В ГИС СРЕДА ПРЕДОСТАВЯМЕ ВЪЗМОЖНОСТ ЗА МИГНОВЕНА ОБРАБОТКА НА ДАННИ И АНАЛИЗИ, ЗА КОИТО ПРЕДИ СЕ ИЗИСКВАХА ДНИ.
В сферата на устойчивото управление на гори ГИС технологиите позволяват автоматично сегментиране на дървесни видове, изчисляване на биомаса и идентифициране на болни дървета. Финландският горски център прилага ArcGIS за автоматизиране на инвентаризацията на горите. Тази високоточна база данни се използва и за подготовка на роботизирани машини за автономно поддържане на горите.
Градовете моделират в ArcGIS среда топлинни острови и мобилност за по-справедливи инвестиции. Град Прага е пример за използването на дигитален двойник, в който архитектите прилагат 3D модели, за да балансират градския растеж с климатичните рискове и да тестват как новите архитектурни проекти се вписват в историческия център на града.
Както президентът на Esri Джак Данджермонд казва: „приложенията на ГИС са ограничени само от въображението на човека, който ги ползва“, така и ние прилагаме ГИС технологиите в най-разнообразни сфери. А в комбинация с изкуствен интелект ползите и резултатите стават все по-бързи и в по-голям мащаб.
Какви нови възможности разкрива автоматизираното откриване на обекти от GeoAI върху големи територии?
Моделите за компютърно зрение ни позволяват да създаваме карти на сгради, паркинги, наводнения и други тематични продукти от различни типове изображения. Тази функционалност навлиза все повече и в мобилните приложения като ArcGIS Field Maps и Survey123, разпознавайки обекти от снимки и попълвайки автоматично формуляри на терен. Свързаните инструменти за геообработка ни позволяват да актуализираме инвентара на градската растителност или състоянието на активите на комунално дружество почти мигновено. Подобен пример е и възможността автоматизирано да се извлекат дупки и пукнатини или липсваща маркировка по пътната мрежа, което е много ценно за големи територии.
Какви са плановете Ви за GeoAI и какви функционалности да очакваме?
Визията ни е за многослойна архитектура – данни, инструменти, приложения и агентен слой отгоре, управляван чрез естествен език. ArcGIS Living Atlas ще продължава да предоставя все повече готови за ползване GeoAI модели, а потребителите вече няма да имат нужда да знаят къде се намира всеки един инструмент в ArcGIS продуктите. Чрез използване на естествен език, напр. застраховател ще може просто да попита картата: „Изолирай на картата сградите, които попадат в зоната на пожара в Пловдив миналата седмица, и ми дай списък с адресите им“. Платформата сама ще филтрира данните, ще приложи пространствената логика, ще визуализира данните на картата и ще предостави справката.