Propósito del Blog
La IA puede tener un impacto profundo en cómo realizamos nuestro trabajo. Este blog tiene como objetivo explicar por qué queremos usar IA en la Educación GIS y cuáles son los próximos pasos a seguir.
Es una serie de 4 publicaciones de blog:
Qué es posible con IA – ejemplos de clientes fuera de la Educación
Antes de profundizar en los usos educativos, siempre es bueno verificar lo que la industria, el sector privado o público, está haciendo. A continuación, algunos ejemplos de usos existentes que ilustran el punto de que este tema debe incorporarse en las actividades curriculares ya que estas habilidades serán necesarias para la fuerza laboral del mañana.
A continuación se muestran ejemplos de flujos de trabajo comunes, junto con ejemplos específicos de clientes GIS. Las herramientas de IA se integran con los flujos de trabajo GIS para aumentar la eficiencia y ArcGIS facilita la implementación de capacidades de IA, ya que ya forman parte del sistema. Es importante entender que la IA no es un producto, sino una colección de capacidades que pueden aplicarse en todo ArcGIS.
- Extracción y generación de datos
- Uso de modelos preentrenados para resolver problemas espaciales
- Clasificación de píxeles y detección de objetos con aprendizaje profundo
- Automatización y escalado en la creación y manipulación de datos espaciales provenientes de diversas fuentes
- Aprovechamiento del PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural) para crear datos espaciales a partir de texto no estructurado
- Incorporación del Aprendizaje Profundo en imágenes, video y nubes de puntos para extraer características, clasificar objetos
- Ejemplos de Clientes:
- Centro Forestal Finlandés - mejoró la precisión de los datos para prepararse para la automatización, uso de IA para realizar inventarios forestales precisos sin inspecciones en campo y asegurar que los datos sean precisos y accesibles, vea la historia aquí.
- Condado Fairfax, VA – Uso de GeoAI para detectar árboles Hemlock, combatir infestaciones de plagas, vea la historia aquí.
- Alaska – uso de GeoAI para mapear comunidades no mapeadas, vea aquí.
- Integración con flujos de trabajo en campo (móvil)
- La integración de técnicas de IA podría ser una forma poderosa de automatizar la recolección móvil de datos en campo.
Ejemplos de Clientes:
- Ciudad de Tempe eliminación de grafitis - los vehículos municipales están equipados con cámaras que capturan imágenes posibles grafitis y las transmiten a la nube. Las imágenes se analizan con modelos de reconocimiento de objetos y si se detecta grafiti, el personal es notificado sobre incidentes actuales mediante mensajes de eventos, vea la historia aquí.
- Ciudad de Vilnius, Lituania - utiliza drones y funciones AI - los modelos AI escanean las grabaciones del dron para observar el estado de calles, aceras y otros espacios públicos. Los datos de movimiento aplicados al mapa brindan a los planificadores una forma para analizar y modificar la infraestructura urbana, vea la historia aquí.
- Análisis de datos
- Interpretar datos geoespaciales eficazmente para extraer información valiosa
- Implementación del análisis/clasificación por patrones
- Realización de predicciones y clasificaciones
- Realización de series temporales y pronósticos
- Ejemplos de Clientes:
- Condado Cobb, GA - usó Machine Learning en 2017 para analizar múltiples años de accidentes con objeto fijo y vehículo único en todo el condado y encontró que los factores más contribuyentes fueron pendiente y curvatura. Ahora pueden enfocar mejoras en transporte en esas áreas para mitigar riesgos. Vea el video aquí.
- Condado Douglas, Nebraska - ahorró seis meses del tiempo del personal al analizar e identificar rampas ADA usando imágenes con resolución 1 pulgada, vea la historia aquí.
- Turkcell, Turquía - expansión en Telecomunicaciones con Machine Learning. Los resultados se mostraron en una aplicación web usando ArcGIS Online, con un control deslizante temporal que muestra aumentos proyectados en suscriptores Turkcell, vea la historia aquí.
Por qué IA en la Educación GIS
Hay múltiples razones para usar IA en Educación.
- Mayor productividad – La IA puede aumentar la productividad. Puede entrenarse con nuestros geodatos y ayudarnos a lograr resultados más rápidos para resolver un problema. Puede avanzar nuestro trabajo en GIS y crear una experiencia más intuitiva durante el proceso.
- Preparar a la próxima generación laboral con habilidades en IA - Los estudiantes deben aprender IA como herramienta para tomar decisiones o guiarse, ya que se está utilizando IA en el lugar laboral. Y si las organizaciones aún no usan IA, un estudiante podría ser contratado por este conocimiento; es decir, aportarían IA para mejorar los flujos organizacionales.
- Inevitablemente se usará IA; comprensión de limitaciones – No importa lo que hagamos o no hagamos en clase, los estudiantes usarán IA. Debemos asegurarnos que comprendan beneficios y limitaciones de las herramientas IA, así como entender que el cerebro humano (sabiduría) es importante para evaluar resultados. Equilibrar estándares éticos es crucial.
- Motivar a los estudiantes; preparados para próximos pasos – Cuando se introduce IA desde temprano, incluso en cursos introductorios, brinda oportunidad a estudiantes para aprovechar habilidades aprendidas en otros cursos (optativos, proyectos finales). Les da un rango más amplio sobre lo que se puede o no hacer.
Por qué ArcGIS
Para quienes enseñan con ArcGIS hay múltiples razones para aprovechar las herramientas AI dentro del sistema, especialmente porque industria y gobierno ya usan estas herramientas.
- IA ya está integrada en ArcGIS – está disponible y soportada.
- ArcGIS está potenciado/mejorado con IA para funciones principales GIS - hay varias opciones – herramientas/workflows GeoAI y asistentes AI según objetivos educativos.
- Esri provee modelos preentrenados y recursos educativos - diseñados alrededor flujos GIS; fácil comenzar.
- Esri tiene principios sólidos para Trusted AI en ArcGIS - recursos en el sitio web Trust website, relacionados con seguridad, privacidad, transparencia, confiabilidad y responsabilidad.
- Esri apoya a la comunidad científica - integración nuestras herramientas con plataformas abiertas AI. Hace ciencia más accesible y cercana.
- Esri y comunidad educativa GIS brindan soporte / mejores prácticas – mediante documentación, presentaciones eventos y espacios comunitarios.
Recursos; dónde buscar ayuda
Por favor revise el siguiente blog en esta serie: “Qué es posible con IA en la Educación GIS”.
Hay muchos recursos disponibles para comenzar. Por favor revise los siguientes y comente qué más podría ser útil.
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