GeoAI, còn được gọi là Trí tuệ nhân tạo địa lý, là một lĩnh vực nghiên cứu kết hợp việc sử dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) và trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu không gian và đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu đó. Đây là một lĩnh vực liên ngành kết hợp chuyên môn của các nhà địa lý, nhà khoa học máy tính và nhà khoa học dữ liệu để phát triển các giải pháp sáng tạo cho các vấn đề trong thế giới thực.
Một trong những điểm mạnh chính của GeoAI là khả năng tích hợp nhiều nguồn dữ liệu và tạo ra kết quả có độ chính xác cao. Ví dụ: hệ thống GeoAI có thể kết hợp hình ảnh vệ tinh, dữ liệu nhân khẩu học và dữ liệu thời tiết để dự đoán khả năng xảy ra thảm họa tự nhiên ở một địa điểm cụ thể. Loại phân tích này không thể thực hiện được với các hệ thống GIS truyền thống vốn thường chỉ hoạt động với một nguồn dữ liệu duy nhất.
GeoAI có nhiều ứng dụng trong các ngành khác nhau, bao gồm nông nghiệp, quy hoạch đô thị, giao thông vận tải và bảo vệ môi trường. Ví dụ: trong nông nghiệp, hệ thống GeoAI có thể được sử dụng để dự đoán năng suất cây trồng dựa trên các yếu tố như loại đất, kiểu thời tiết và hệ thống tưới tiêu. Trong quy hoạch đô thị, hệ thống GeoAI có thể được sử dụng để tối ưu hóa vị trí của các tòa nhà và cơ sở hạ tầng mới dựa trên các yếu tố như mật độ dân số, mô hình giao thông và nguồn lực sẵn có. Ngoài ra, GeoAI cũng có thể sử dụng để phát hiện ra sự thay đổi của các cơ sở hạ tầng như xây mới, dỡ bỏ, thay đổi hiện trạng…
Dữ liệu không gian có thể khó xử lý và phân tích do tính phức tạp và khối lượng dữ liệu khổng lồ liên quan. Do đó, một trong những thách thức của GeoAI hiện nay là xây dựng các thuật toán xử lý dữ liệu không gian cũng như nguồn tri thức chuyên gia đề xây dựng các mẫu đào tạo phân tích sử dụng AI cũng như đánh giá các kết quả phân tích. Thách thức này đang được xem xét để giải quyết thông qua cải tiến kỹ thuật máy học có thể phân tích hiệu quả dữ liệu không gian và đưa ra dự đoán chính xác.
Đánh giá chung, GeoAI là một lĩnh vực thú vị và đang phát triển nhanh chóng, có tiềm năng thay đổi cách con người hiểu và tương tác với thế giới xung quanh. Bằng cách kết hợp sức mạnh của GIS và AI, GeoAI cho phép người dùng hiểu rõ hơn và đưa ra quyết định mà trước đây khó có thể trực quan.
Nguồn: GEOAI - December 21, 2022 (mapscaping.com)
Một trong những điểm mạnh chính của GeoAI là khả năng tích hợp nhiều nguồn dữ liệu và tạo ra kết quả có độ chính xác cao. Ví dụ: hệ thống GeoAI có thể kết hợp hình ảnh vệ tinh, dữ liệu nhân khẩu học và dữ liệu thời tiết để dự đoán khả năng xảy ra thảm họa tự nhiên ở một địa điểm cụ thể. Loại phân tích này không thể thực hiện được với các hệ thống GIS truyền thống vốn thường chỉ hoạt động với một nguồn dữ liệu duy nhất.
GeoAI có nhiều ứng dụng trong các ngành khác nhau, bao gồm nông nghiệp, quy hoạch đô thị, giao thông vận tải và bảo vệ môi trường. Ví dụ: trong nông nghiệp, hệ thống GeoAI có thể được sử dụng để dự đoán năng suất cây trồng dựa trên các yếu tố như loại đất, kiểu thời tiết và hệ thống tưới tiêu. Trong quy hoạch đô thị, hệ thống GeoAI có thể được sử dụng để tối ưu hóa vị trí của các tòa nhà và cơ sở hạ tầng mới dựa trên các yếu tố như mật độ dân số, mô hình giao thông và nguồn lực sẵn có. Ngoài ra, GeoAI cũng có thể sử dụng để phát hiện ra sự thay đổi của các cơ sở hạ tầng như xây mới, dỡ bỏ, thay đổi hiện trạng…
Dữ liệu không gian có thể khó xử lý và phân tích do tính phức tạp và khối lượng dữ liệu khổng lồ liên quan. Do đó, một trong những thách thức của GeoAI hiện nay là xây dựng các thuật toán xử lý dữ liệu không gian cũng như nguồn tri thức chuyên gia đề xây dựng các mẫu đào tạo phân tích sử dụng AI cũng như đánh giá các kết quả phân tích. Thách thức này đang được xem xét để giải quyết thông qua cải tiến kỹ thuật máy học có thể phân tích hiệu quả dữ liệu không gian và đưa ra dự đoán chính xác.
Đánh giá chung, GeoAI là một lĩnh vực thú vị và đang phát triển nhanh chóng, có tiềm năng thay đổi cách con người hiểu và tương tác với thế giới xung quanh. Bằng cách kết hợp sức mạnh của GIS và AI, GeoAI cho phép người dùng hiểu rõ hơn và đưa ra quyết định mà trước đây khó có thể trực quan.
Nguồn: GEOAI - December 21, 2022 (mapscaping.com)