GIS, umělá inteligence a automatizace na pracovišti

KelleyArroyo

Autor: <\/SPAN>Steve Snow<\/A><\/H3>

Esri Senior National Government Industry Strategy Specialist<\/P>

Část 2 ze série o 7 dílech zkoumající GIS a umělou inteligenci<\/STRONG><\/EM><\/P> <\/P>Mnoho profesí je ovlivněno zavedením umělé inteligence (AI) na pracovišti. Budoucí zaměstnání a kariérní volby budou navždy změněny tím, jak jsou náchylné k automatizaci a počítačové automatizaci.<\/P>Jedna studie zaměřená na dopady AI a automatizace na pracovišti pochází ze stránky Will Robots Take My Job? Tato stránka vychází ze zprávy Carla Benedikta Freye a Michaela A. Osbornea s názvem „The Future of Employment: How susceptible are jobs to computerization?“. Autoři odhadují, že přibližně 47 % zaměstnání v USA je ohroženo automatizací do roku 2033.<\/P>Znepokojující jsou dopady AI automatizace na geospatial personál. Pomocí rozhraní webu Will Robots Take my job bylo zjištěno, že existují 4 typy geospatial pracovních míst, která by měla být do roku 2033 ovlivněna. Následující 4 pracovní vyhledávání: Civil Engineers, Geographers, Cartographers and Photogrammetrists, and Surveying and Mapping Technicians přinesla zajímavé výsledky.<\/P>Jak vidíte z níže uvedených výsledků, Civil Engineers mají pravděpodobnou náhradu asi 2 % a jsou v bezpečí před automatizací. Geographers mají vyšší riziko náhrady 25 %. U Cartographers and Photogrammetrists a Surveying and Mapping Technicians jsou rizika velmi vysoká. Jedním z možných důvodů je, že existují vysoce opakovatelné pracovní postupy, které odpovídají silným stránkám stroje jako GeoAI pro automatizaci.<\/P>Výsledky níže uvedeného obrázku zdůrazňují důvod, proč budou dovednosti AI v budoucnu důležitější než kdy dříve jako pracovní dovednost. Více o AI a lidských týmech budu pokrývat v části 3 této série.<\/P><\/span><\/P> <\/P>

Příklad 1 Automatizace dnes (bez zahrnutí GeoAI)<\/H3>
Jeden příklad automatizace (bez zahrnutí GeoAI) na pracovišti je nizozemský Kadaster, který je Národní mapovou agenturou Nizozemska. Nizozemský Kadaster původně zvažoval ArcGIS automatizaci pro svou mapovou sérii v měřítku 1:50 000 pro zemi. Série obvykle vyžadovala 28 kartografů a 5 let k ruční aktualizaci systému. Po zavedení ArcGIS automatizace (bez GeoAI) agentura snížila počet kartografů na 1 s dokončením série za 3 týdny zpracování pomocí 100% automatizovaného přístupu s infrastrukturou šesti počítačů využívajících šest CPU každý. Návratnost investice pomocí ArcGIS byla snížení času a zdrojů o 5000 %. Více informací najdete v článku Transforming National Map Production<\/A><\/STRONG>.<\/P>

<\/span><\/H3> <\/P>Příklad 2 Automatizace dnes (použití GeoAI)<\/H3>
Druhý příklad automatizace pomocí GeoAI byl od AAM Group pro elektrické utility v Austrálii. Základním problémem bylo, jak automatizovat ruční klasifikaci Lidar Point clouds. GeoAI byl použit k automatizaci Lidar pracovního postupu přes velký geografický region. Po vytvoření GeoAI pracovního postupu v ArcGIS vedla návratnost investice k úspoře 50 000 pracovních hodin a 5 milionů dolarů na projektu! Jednou z přidaných výhod použití GeoAI s ArcGIS bylo také klasifikování budov a vegetace AI. Další výhodou bylo, že model GeoAI LiDAR je nyní aplikován i na jiné projekty. Více si můžete přečíst v článku PointCNN Replacing 50-000 man hours with AI.<\/P><\/span><\/P> <\/P>GeoAI v dynamickém prostředí<\/H3>Oblastí, kde bude GeoAI budoucím přínosem pro geospatial organizace, jsou navigace, stoupání hladiny moře, katastrofy a předpovídání pobřežních záplav během bouří. Tým člověk a AI může rychle provádět extrakci prvků z příbřežních oblastí, kde dochází k neustálým a rychlým změnám. Extrakce pobřeží a rozhraní země/vody je důležitá pro mnoho federálních, státních a místních vládních agentur. V současnosti je většina tohoto procesu stále manuální, ale tým člověk a AI by mohl rychle aktualizovat produkty pro mapování a poskytování autoritativních informací o rychle se měnícím prostředí a situacích.<\/P><\/span><\/P> <\/P>Čtěte část 3 ze 7: Spolupráce s Machine – AI na pracovišti<\/A><\/P>

 <\/P>

Další blogy v sérii: <\/STRONG><\/P>

Část 1: Budoucí dopady AI na mapování a modernizaci<\/A><\/P>

 <\/