Propósito do Blog
A IA pode ter um impacto profundo na forma como realizamos nosso trabalho. Este blog tem como objetivo explicar por que queremos usar IA na Educação em GIS e quais são os próximos passos.
É uma série de 4 posts no blog:
O que é possível com IA – exemplos de clientes fora da Educação
Antes de mergulharmos nos usos educacionais, é sempre bom verificar o que a indústria, setor privado ou público, está fazendo. Abaixo estão alguns exemplos de usos existentes, que ilustram o ponto de que este tema deve ser incorporado às atividades curriculares, pois essas habilidades são necessárias para a força de trabalho do amanhã.
Abaixo estão exemplos de fluxos de trabalho comuns, junto com exemplos específicos de clientes GIS. As ferramentas de IA se integram aos fluxos de trabalho GIS para aumentar a eficiência e o ArcGIS facilita a implementação das capacidades de IA, pois elas já fazem parte do sistema. É importante entender que IA não é um produto, mas sim uma coleção de capacidades que podem ser aplicadas em todo o ArcGIS.
- Extração e geração de dados
- Uso de modelos pré-treinados para resolver problemas espaciais
- Classificação de pixels e detecção de objetos com deep learning
- Automatização e escalonamento da criação e manipulação de dados espaciais a partir de várias fontes
- Aproveitamento do NLP (Processamento de Linguagem Natural) para criar dados espaciais a partir de texto não estruturado
- Incorporação de Deep Learning em imagens, vídeos e nuvens de pontos para extrair características, classificar objetos
- Exemplos de Clientes:
- Centro Florestal Finlandês - melhorou a precisão dos dados para preparar a automação, uso da IA para realizar inventários florestais precisos sem inspeções em campo e garantir que os dados sejam precisos e acessíveis, veja a história aqui.
- Condado de Fairfax, VA – Usando GeoAI para detectar árvores Hemlock, combater infestação de pragas, confira a história aqui.
- Alasca – usando GeoAI para mapear comunidades não mapeadas, veja aqui.
- Integração com fluxos de trabalho em campo (móvel)
- A integração das técnicas de IA pode ser uma forma poderosa de automatizar a coleta móvel de dados em campo.
Exemplos de Clientes:
- Cidade de Tempe remoção de grafite - veículos da cidade são equipados com câmeras que capturam imagens possíveis de grafite e transmitem para a nuvem. As imagens são então analisadas por modelos de reconhecimento de objetos e, se grafite for detectado, a equipe é notificada dos incidentes atuais via mensagens de evento, confira a história aqui.
- Cidade de Vilnius, Lituânia - utiliza drones e funções de IA - modelos de IA escaneiam filmagens dos drones para observar as condições das ruas, calçadas e outros espaços públicos. Dados sobre movimento aplicados ao mapa dão aos planejadores de Vilnius uma forma de analisar e modificar a infraestrutura da cidade, confira a história aqui.
- Análise de dados
- Interpretar dados geoespaciais efetivamente para extrair insights valiosos
- Implementação da análise/padrões/clustering
- Realização de predição e classificação
- Execução de séries temporais e previsões
- Exemplos de Clientes:
- Condado Cobb, GA - usou Machine Learning em 2017 para analisar vários anos de acidentes envolvendo veículo único contra objeto fixo no condado e descobriu que os fatores mais contribuintes eram inclinação e curvatura. Agora podem focar melhorias no transporte nessas áreas para mitigar riscos. Veja o vídeo aqui.
- Condado Douglas, Nebraska - economizou seis meses do tempo da equipe para analisar e identificar Rampas ADA usando imagens com resolução 1 polegada, confira a história aqui.
- Turkcell, Turquia - expandindo Telecomunicações com Machine Learning. Resultados foram exibidos em uma aplicação web usando ArcGIS Online, com um controle deslizante temporal mostrando aumentos projetados nos assinantes Turkcell, confira a história aqui.
Por que IA na Educação em GIS
Existem múltiplas razões para usar IA na Educação.
- Produtividade aprimorada – A IA pode aumentar a produtividade. Pode ser treinada com nossos geodados e ajudar-nos a alcançar resultados mais rápidos na resolução de problemas. Pode avançar nosso trabalho em GIS e criar uma experiência mais intuitiva ao longo do caminho.
- Preparar a próxima geração da força de trabalho com habilidades em IA - Os estudantes devem aprender IA como ferramenta decisória ou orientadora, pois a IA está sendo usada no ambiente profissional. E se as organizações ainda não usam IA, um estudante pode ser contratado por esse conhecimento, ou seja, ele traria IA para melhorar os fluxos organizacionais.
- Inevitavelmente a IA será usada, compreensão das limitações – Independentemente do que façamos ou não façamos na sala de aula, os estudantes usarão IA. Devemos garantir que eles entendam os benefícios e limitações das ferramentas de IA, assim como compreender que o cérebro humano (sabedoria) é importante para avaliação dos resultados. Equilibrar padrões éticos é crucial.
- Motivar os estudantes, prepará-los para os próximos passos – Quando a IA é introduzida desde cedo, mesmo em cursos introdutórios, oferece aos estudantes oportunidade para aplicar habilidades adquiridas em outros cursos (Eletivas, Capstones etc.). Dá aos estudantes um conhecimento mais amplo do que pode/não pode ser feito.
Por que ArcGIS
Para quem ensina com ArcGIS, há múltiplas razões para aproveitar as ferramentas de IA dentro do ArcGIS, especialmente porque indústrias e organizações governamentais já usam essas ferramentas.
- IA já está no ArcGIS – está disponível e suportada.
- ArcGIS é infundido/melhorado com IA para funções principais do GIS - existem várias opções – ferramentas/workflows GeoAI e assistentes AI, dependendo dos objetivos educacionais.
- Esri fornece modelos pré-treinados e recursos educacionais - projetados em torno dos fluxos GIS, facilitando o início.
- Esri tem fortes princípios orientadores para Trusted AI no ArcGIS - recursos no site Trust relacionados à segurança, privacidade, transparência, confiabilidade e responsabilidade.
- Esri apoia a comunidade científica - integração das nossas ferramentas com plataformas abertas AI. Tornar ciência mais acessível e próxima.
- Esri e comunidade educacional GIS oferecem suporte / melhores práticas – via documentação, apresentações em eventos e espaços comunitários.
Recursos, onde buscar ajuda
Por favor verifique o próximo blog da série “O que é possível com IA na Educação em GIS”.
Há muitos recursos que podem ser usados para começar. Por favor veja abaixo e comente o que mais poderia ser útil.
- Começando
'Tutoriais Learn e Esri Academy (busque por AI, GeoAI, Assistentes AI, série tutorial exemplo)' (Tutoriais Learn e Esri Academy)
- 'Documentação e pacotes exemplo' (Documentação e pacotes exemplo)
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