Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một từ khóa thông dụng tượng trưng cho giai đoạn phát triển tiếp theo của công nghệ và cách thức mà các ngành công nghiệp trong tương lai sẽ được định hướng. Sử dụng các thuật toán thông minh, phân loại dữ liệu và phân tích, tiên đoán thông minh, AI đã chứng minh tác dụng của mình trong nhiều lĩnh vực.

Một tập con cụ thể hơn của AI kết hợp chặt chẽ độ chính xác của GIS với các phương pháp phân tích sắc bén và phương pháp tiếp cận dựa trên AI được gọi là Geospatial AI, hoặc đơn giản là Geo.AI.

Geospatial AI cũng có thể được gọi là một phương pháp học máy mới dựa trên dữ liệu địa lý.

Làm thế nào nó hoạt động?

Với sự trợ giúp của các ứng dụng điện thoại thông minh đơn giản, mọi người có thể phản hồi thời gian thực về các điều kiện trong môi trường xung quanh, ví dụ như tắc nghẽn giao thông, chi tiết, giờ cao điểm, kinh nghiệm của họ, mức đánh giá của họ: thấp, trung bình, hoặc dày đặc. Dữ liệu sau đó được so sánh, phân loại, phân tích và tăng cường độ chính xác dựa trên dữ liệu của hàng ngàn người dùng đóng góp cho cơ sở dữ liệu.

Cách tiếp cận sử dụng vị trí địa lý này sau đó sẽ không chỉ lấp đầy khoảng trống thông tin mà còn giúp giải quyết hiệu quả hơn cho các vị trí địa lý cụ thể. Đối với trường hợp, nó sẽ có thể dự đoán khu vực nào trong thành phố sẽ phải đối mặt với tình trạng tắc nghẽn tối đa, hoặc đường mà hành khách phải đi qua, hoặc nơi mà dòng xe có thể được định tuyến lại.

Và điều này cũng cho phép hệ thống biết mức độ nghiêm trọng của một vấn đề như thế nào đối với người dân và sau đó đưa ra những cách thức mới để giải quyết chúng.

[embedyt] https://www.youtube.com/watch?v=8Ox-cVSWHPw[/embedyt]

Các ứng dụng khác nhau của Geospatial AI

Ùn tắc giao thông chỉ là một ví dụ vì đây là một vấn đề mà chúng ta phải vật lộn mỗi ngày trong khi đi lại từ nhà đến nơi làm việc và ngược lại. Tuy nhiên, ứng dụng của Geo.AI nằm trong nhiều lĩnh vực khác, bao gồm cả những ứng dụng sử dụng vị trí và GIS. Các công ty chia sẻ xe cộ, hậu cần, nuôi trồng, khảo sát, và cơ sở hạ tầng là một số ví dụ nổi bật.

Các công ty chia sẻ xe như Uber, Lyft, … có thể lấy phản hồi từ khách hàng và  dữ liệu để tìm ra mật độ xe ô tô và số lượng tài xế khả dụng ở thời điểm hiên tại.

Trong chuỗi hậu cần và cung cấp, Geo.AI có thể thu thập thông tin vị trí chính xác hơn, hợp lý hóa việc phân phối sản phẩm và tiết kiệm thời gian.

Giờ đây, công nghệ phổ biến cho các dự án là dựa trên việc học sâu vận hành trên nhiều máy chủ trong một hệ thống điện toán đám mây, mỗi hệ thoogns chứa một lượng lớn dữ liệu lưu trữ và bộ nhớ và tất cả đều làm việc để giải quyết cùng một vấn đề. Tuy nhiên, đây là những điều đã được coi là không khả thi do những hạn chế về chi phí hoặc những hạn chế trong công nghệ chỉ vài năm trước.

Tương tự như vậy, năng lực của Geo.AI sẽ được tăng cường vì nó được ngành công nghiệp rộng rãi đón nhận, và việc kết hợp thành phần thông tin địa lý.

Nhìn chung, trong lĩnh vực kinh doanh, Geo.AI sẽ triển khai thực hiện kế hoạch, phân bổ nguồn lực và ra quyết định – dự đoán nhu cầu và cung tăng cao, xác định triển vọng lợi nhuận cao và thấp, tăng hiệu quả chuỗi cung ứng và tối ưu hóa cung cấp dịch vụ. Phạm vi của Geo.AI chỉ đơn giản là vô tận.