Opdag, hvordan organisationer bygger en mere modstandsdygtig fremtid med accelereret spatial problemløsning.
Model af den virkelige verden til forudsigelse
Luftfotos anvendes til at udtrække billeder af bygninger og veje for at identificere befolkningen og infrastrukturen, der er i fare for jordskred.
Geospatial kunstig intelligens (GeoAI) er anvendelsen af kunstig intelligens (AI) kombineret med geospatiale data, videnskab og teknologi for at fremskynde den virkelige verdens forståelse af forretningsmuligheder, miljøpåvirkninger og operationelle risici.
Virksomheder og organisationer kan modernisere driften til at køre i stor skala gennem automatiseret datagenerering og tilgængelige spatiale værktøjer og algoritmer.
Uddrag berigede geospatiale data med deep learning
Spar tid ved at automatisere udtrækning, klassificering og detektering af information fra data såsom billeder, video, punktskyer og tekst.
Udfør prædiktiv analyse ved hjælp af mashine learning
Byg mere præcise modeller. Opdag clusters, beregn ændringer, find mønstre, og forudsig resultater med spatiale algoritmer.
GeoAI transformerer den hastighed, hvormed vi udvinder mening fra komplekse datasæt, og hjælper os derved med at løse presserende udfordringer. Det afslører og hjælper os med at opfatte komplicerede mønstre og relationer i en række data, der vokser stadigt mere eksponentielt. Organisationer, der udnytter GeoAI, revolutionerer den måde som de omdanner data til information, med modeller, der tilpasser sig, selvom data udvikler sig.
Forbedring af datakvalitet, konsistens og nøjagtighed
Strømlin manuelle datagenereringsarbejdsgange ved at bruge automatisering. Det øger effektiviteten og reducerer omkostningerne.
Hurtigere overblik over situationen
Overvåg og analysér hændelser, assets og enheder fra sensorer og kilder som fx video. Det muligør hurtigere responstider og proaktive beslutninger.
Fra location intelligence til beslutningstagning
Træf datadrevne beslutninger med udganspunkt i den virkelige verden. Forbedre forretningsresultater med indsigt fra rumlige mønstre og præcise forudsigelser.
Skab en bæredygtig fremtid
Optimér ressourcestyring og forstå virkningen af forretningsbeslutninger på samfundet, for at reducere spild og bedre planlægge og administrere byggepladser.
GeoAI bruges i forskellige brancher og applikationer til at tackle udfordringer og proaktivt gribe muligheder. Udforsk, hvordan GeoAI bruges til at optimere afgrødeudbyttet, øge samfundssikkerheden, strømline inspektion af aktiver, forkorte reaktionstider for nødsituationer og meget mere.
GeoAI accelererer den hastighed, hvormed man bedre betjener borgerne ved hjælp af data.
Ved at udnytte GeoAI kan man fx modellere virkningerne af byudvikling, forstå tilgængeligheden af ressourcer for befolkningen, forudsige vej- og infrastrukturforringelser og identificere ændringer i arealanvendelsen (såsom nye bygninger).
GeoAI revolutionerer markedet for præcisionslandbrug ved automatiseret detektion af invasive arter.
Skovbrugere og lodsejere bruger GeoAI til at give dem viden om mængden af træer og arter uden en tidskrævende inspektion på lokationen.
GeoAI forbedrer reaktionsevnen, produktiviteten og hastigheden af produktlevering for kortlægningsbureauer.
Gennem automatisering skaleres kapaciteteten og arbejdsgangene og leveringen sker hurtigere.
GeoAI fremskynder udvinding af information, identificerer mønstre og ændringer i big data. En efterretningsorganisation kan støtte sin efterretningsindsats ved at automatisere analyser af information relateret til begivenheder, enheder, overvågningsvideoer og fjernregistrerede data.
GeoAI forbedrer den offentlige sikkerhed i forhold til trafikulykker, nødberedskab og katastrofehåndtering. Sikkerheden forbedres ved at kunne forudsige, hvor der er sandsynlighed for, at ulykker vil ske, og ved at optimere udrykningstider. Beskadiget infrastruktur og sejlbare veje kan hurtigt identificeres for at aktivere førstehjælp.
GeoAI gør det muligt for forsikringsselskaber hurtigere at forstå konsekvenserne af hændelser. Det forbedrer sagsbehandling og hjælpen til kunderne. Ved bruge GeoAI til at analysere billeder kan man hurtigt identificere og kategorisere skader, så man effektivt hjælper kunderne videre.
Med GeoAI udtrækkes information fra billeder, som fodrer en digital tvilling. Disse data giver beslutningstagere mulighed for at forbedre projektstyring, identificere potentielle risici og optimere bygningers ydeevne. Derved kan man designe mere energieffektive bygninger.
GeoAI accelererer smarte forretningsbeslutninger og leverer indsigt og forudsigelser. Det giver bedre markedsplanlægning og effektivitet i forsyningskæden. Virksomheder kan også reagere på kundeadfærd og finde nye markedsområder.
Kombinér verdens mest kraftfulde GIS- og location intelligence-software med skalerbarheden og kraften fra AI. Esris mangeårige ekspertise giver dig en pålidelig løsning til at udtrække mening fra big data uden store mængder træningsdata, massive computerressourcer og omfattende AI-viden.
1
At komme i gang med GeoAI kan føles som en skræmmende opgave. Men du behøver ikke starte fra bunden. Brug pretrænede modeller for deep learning og spatiale machine learning-værktøjer. Vores trænede deep learning-modeller giver alle mulighed for at begynde at klassificere, detektere og løse problemer med de data, du har – ingen træningsdata er påkrævet.
2
Juster vores modeller for at få dem helt rigtige. Med et udgangspunkt har du nu redskaberne til at fokusere på finjustering.
Justér vores deep learning-modeller og machine learning-algoritmer, så de passer til dine parametre og den ønskede nøjagtighed. Vi giver dig fleksibiliteten til at udnytte avancerede indstillinger og tilpasse.
3
Integrér med open source-pakker.
Hvis du har etablerede metoder, skal du parre dem med Esri's og modeller fra open source-økosystemet. Brug nemt de populære modeller fra biblioteker som Timm, MMDetection og MMSegmentation. Udnyt indbyggede forbindelser til R og Python for at bygge bro til dine tilpassede modeller.
DOWNLOAD E-BOG
I denne e-bog kan du læse, hvordan organisationer kombinerer kunstig intelligens (AI) og lokationsbaseret intelligens for at fremme bæredygtighed, øge effektiviteten og skabe vækst.
E-bogen viser, hvordan AI og geografiske informationssystemer (GIS) kan automatisere opgaver, forudsige tendenser og analysere enorme datamængder for at træffe klogere beslutninger.
Dyk ned i de inspirerende cases om, hvordan teknologierne gør en forskel inden for klimaovervågning, transport, forsyningssikkerhed og katastrofeberedskab – og få nye idéer til, hvordan din organisation kan udnytte mulighederne med Location Intelligece og AI.
Tak for din bestilling af e-bogen 'The rise of AI and Location Intelligence'.
Du finder link til e-bogen her.
Du er velkommen til at kontakte os, hvis du har spørgsmål om emnet.
Der skete en fejl. Prøv igen senere.
Opdag mere om spatial analyse, spatial datavidenskab og det at arbejde med fjernregistrerede data i ArcGIS.
Brug lokation som den røde tråd for at afdække skjulte mønstre, forbedre prædiktiv modellering og til at forbedre prædiktiv modellering og skabe konkurrencefordel.
Udfold flere oplysninger ud fra hver pixel og transformer statiske billeder til en dynamisk digital repræsentation af verden.
ESRI WEBINAR SERIE
I denne webinarserie kan du slutte dig til Esris team af eksperter, når de diskuterer avancerede geospatiale analyseteknikker der hjælper dig med at få mere ud af din GIS-investering. Vi viser dig de seneste fremskridt inden for spatial analyse, der kan hjælpe dig med at identificere skjulte mønstre, lave forudsigelser og få ny indsigt i dine data.
Lær, hvordan GeoAI fusionerer spatial datavidenskab og GIS-teknologi for at hjælpe med at automatisere udtrækning, klassificering og analyse af alle typer spatiale eller ikke-spatiale data, herunder billeder, video, punktskyer og tekst.
In part two of our advanced analysis series, we will explore bringing graph databases into ArcGIS to support data discovery, collaboration, link analysis, and information sharing. Connect an enterprise knowledge graph to ArcGIS Pro or ArcGIS AllSource and interrogate entities and relationships to find patterns, identify persons, connections, places, and events using graph analytics. Share data and analysis in real time for collaborative projects and accelerated decision-making.
In the final installment of our advanced analysis series, join our team as we discuss how spatial statistics can take your GIS to the next level with tools to analyze spatial distributions, patterns, processes, and relationships. You will get an overview of the spatial statistics toolbox, including tools to analyze patterns, map clusters, measure geographic distributions, and model spatial relationships. Finally, we will demonstrate, with a real-world example, how these tools can help you better understand your data and interpret results.
Har du spørgsmål, vil du prøve ArcGIS gratis i 21 dage, eller vil du booke en demo med dine egne data, kan du kontakte os her.
Vil du høre mere om geosAI og hvordan ArcGIS kan anvendes i din organisation, kan du booke et online-møde med én af vores geospatiale specialister.
Tak for din besked. Vi kontakter dig hurtigst muligt.
Med venlig hilsen
Geoinfo A/S
Der skete en fejl. Prøv igen senere.
Geoinfo A/S
Hartmanns Pakhus
Stationsparken 37, 3.
2600 Glostrup
Danmark
Tlf.: +45 39 96 59 00
CVR: 15524286
Kolding Åpark 1, 3.
6000 Kolding
Danmark
Tlf.: +45 39 96 59 00
Niels Jernes Vej 10
9220 Aalborg Ø
Tlf.: +45 39 96 59 00