Objectif du blog
L'IA peut avoir un impact profond sur notre manière de travailler. Ce blog vise à expliquer pourquoi nous voulons utiliser l'IA dans l'éducation SIG, et quelles sont les prochaines étapes.
Il s'agit d'une série de 4 articles de blog :
Ce qui est possible avec l'IA – exemples clients hors éducation
Avant d'aborder les usages éducatifs, il est toujours bon de vérifier ce que fait l'industrie, privée ou publique. Voici quelques exemples d'utilisations existantes, qui illustrent le fait que ce sujet doit être intégré aux activités des programmes, car ces compétences seront nécessaires pour la main-d'œuvre de demain.
Voici des exemples de flux de travail courants, accompagnés d'exemples clients spécifiques en SIG. Les outils d'IA s'intègrent aux flux de travail SIG pour augmenter l'efficacité et ArcGIS facilite la mise en œuvre des capacités d'IA, car elles font déjà partie du système. Il est important de comprendre que l'IA n'est pas un produit, mais plutôt un ensemble de capacités pouvant être appliquées à travers ArcGIS.
- Extraction et génération de données
- Utilisation de modèles pré-entraînés pour résoudre des problèmes spatiaux
- Classification de pixels et détection d'objets avec apprentissage profond
- Automatisation et mise à l'échelle de la création et manipulation de données spatiales provenant de diverses sources
- Exploitation du NLP (traitement du langage naturel) pour créer des données spatiales à partir de textes non structurés
- Intégration de l'apprentissage profond sur images, vidéos et nuages de points pour extraire des caractéristiques, classifier des objets
- Exemples clients :
- Centre forestier finlandais - amélioration de la précision des données pour préparer l'automatisation, utilisation de l'IA pour réaliser des inventaires forestiers précis sans inspections sur le terrain, et garantir que les données sont exactes et accessibles, voir histoire ici.
- Comté de Fairfax, VA – Utilisation de GeoAI pour détecter les sapins de Caroline, lutter contre les infestations parasitaires, voir histoire ici.
- Alaska – utilisation de GeoAI pour cartographier les communautés non cartographiées, voir ici.
- Intégration aux flux de travail sur le terrain (mobile)
- L'intégration des techniques d'IA pourrait être un moyen puissant d'automatiser la collecte mobile de données sur le terrain.
Exemples clients :
- Ville de Tempe suppression des graffitis - les véhicules municipaux sont équipés de caméras qui capturent des images des graffitis potentiels et les transmettent au cloud. Les images sont ensuite analysées par des modèles de reconnaissance d'objets, et si un graffiti est détecté, le personnel est informé des incidents en cours via un système de messagerie événementielle, voir histoire ici.
- Ville de Vilnius, Lituanie - utilise des drones et fonctions IA - les modèles IA analysent les images drone pour noter l'état des rues, trottoirs et autres espaces publics. Les données de mouvement appliquées à la carte permettent aux urbanistes de Vilnius d'analyser et modifier l'infrastructure urbaine, voir histoire ici.
- Analyse des données
- Interprétation efficace des données géospatiales pour extraire des informations précieuses
- Mise en œuvre d'analyse de motifs/ regroupements
- Réalisation de prédictions et classifications
- Réalisation d'analyses temporelles et prévisions
- Exemples clients :
- Comté de Cobb, GA - a utilisé le Machine Learning dès 2017 pour analyser plusieurs années d'accidents impliquant un seul véhicule fixe dans tout le comté et a constaté que les facteurs principaux étaient la pente et la courbure. Ils peuvent désormais concentrer les améliorations routières dans ces zones pour réduire le risque. Voir vidéo ici.
- Comté de Douglas, Nebraska - a économisé six mois de travail du personnel en analysant et identifiant les rampes ADA à partir d'imagerie à résolution 1 pouce, voir histoire ici.
- Turkcell, Turquie - expansion des télécommunications avec Machine Learning. Les résultats ont été affichés dans une application web utilisant ArcGIS Online, avec un curseur temporel montrant les augmentations projetées des abonnés Turkcell, voir histoire ici.
Pourquoi l'IA dans l'éducation SIG
Il y a plusieurs raisons d'utiliser l'IA dans l'éducation.
- Productivité améliorée – L'IA peut améliorer la productivité. Elle peut être entraînée sur nos géodonnées et nous aider à obtenir plus rapidement des résultats pour résoudre un problème. Elle peut faire progresser notre travail en SIG et créer une expérience plus intuitive en cours de route.
- Préparer la prochaine génération avec des compétences en IA - Les étudiants doivent apprendre l'IA comme outil décisionnel ou guide, car elle est utilisée sur le lieu de travail. Et si les organisations n'utilisent pas encore l'IA, un étudiant pourrait être embauché grâce à cette connaissance, c'est-à-dire qu'il apporterait l'IA pour améliorer les flux organisationnels.
- Inévitablement l'IA sera utilisée, compréhension des limites – Peu importe ce que nous faisons ou ne faisons pas en classe, les étudiants utiliseront l'IA. Nous devons nous assurer qu'ils comprennent les avantages et limites des outils IA, ainsi que que le cerveau humain (sagesse) est important pour évaluer les résultats. Trouver un équilibre éthique est crucial.
- Motiver les étudiants, préparer aux prochaines étapes – Lorsque l'IA est introduite tôt, même dans les cours introductifs, elle offre aux étudiants la possibilité d'exploiter des compétences acquises dans d'autres cours (options facultatives, projets finaux...). Cela donne aux étudiants une gamme plus large de connaissances sur ce qui peut ou ne peut pas être fait.
Pourquoi ArcGIS
Pour ceux qui enseignent avec ArcGIS, il y a plusieurs raisons d'exploiter les outils IA intégrés à ArcGIS, surtout que les industries et organismes gouvernementaux utilisent déjà ces outils.
- L'IA est déjà dans ArcGIS – elle est disponible et prise en charge.
- ArcGIS est enrichi/optimisé avec IA pour les principales fonctions SIG - il existe différentes options – outils/workflows GeoAI et assistants IA selon les objectifs pédagogiques.
- Esri fournit des modèles pré-entraînés et ressources pédagogiques - conçus autour des workflows SIG, donc faciles à prendre en main.
- Esri a des principes directeurs forts pour une IA fiable dans ArcGIS - ressources sur le site 'Trust website' , liées à la sécurité, confidentialité, transparence, fiabilité et responsabilité.
- Esri soutient la communauté scientifique - intégration de nos outils avec plateformes open AI. Rendre la science plus accessible.
- Esri et la communauté éducative SIG offrent support / bonnes pratiques – via documentation, présentations événementielles et espaces communautaires.
Ressources, où trouver de l'aide
Veuillez consulter le prochain article du blog dans la série « Ce qui est possible avec l’IA dans l’éducation SIG ».
De nombreuses ressources sont disponibles pour commencer. Veuillez consulter ci-dessous et commenter ce qui pourrait être utile.
- Commencer
'Learn Tutorials and Esri Academy (search for AI, GeoAI, AI Assistants, example tutorial series)' (Tutoriels Learn et Esri Academy (recherchez IA, GeoAI, Assistants IA, séries tutoriels))
- 'Documentation and sample packages' (Documentation et packages exemples)
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