Vivimos en una era en la que la tecnología es la columna vertebral de las organizaciones cartográficas exitosas. Al adoptar la tecnología, todas las áreas del lugar de trabajo se han vuelto más productivas.
Las organizaciones geoespaciales han mejorado continuamente los procesos de producción y análisis mediante la introducción de la automatización y las nuevas tecnologías. Una interesante incorporación reciente a la automatización ha sido la introducción de la inteligencia artificial (AI), el aprendizaje profundo (DL) y la inteligencia artificial geográfica (GeoAI). Estas nuevas tecnologías, cuando se combinan con operadores humanos, están introduciendo capacidades emocionantes que antes se consideraban posibles solo en la ciencia ficción. El término AI fue introducido por primera vez en 1955 por John McCarthy, científico informático y profesor de la Universidad de Stanford. La falta de conjuntos de datos grandes y disponibles públicamente necesarios para entrenar modelos de AI y la falta de poder computacional hicieron que el campo de la AI creciera lentamente. Esto comenzó a cambiar con el desarrollo y crecimiento de Internet, que puso a disposición del público grandes cantidades de datos. Además, la llegada de la unidad de procesamiento de gráficos (GPU) ha hecho posible un procesamiento asequible y ha acelerado el desarrollo y uso de la AI. DL es un subconjunto de la AI que utiliza principalmente redes neuronales que son muy similares al cerebro humano. DL se utiliza en automóviles autónomos, reconocimiento de voz, robótica, clasificación de imágenes y otras áreas que requieren una rápida toma de decisiones y reconocimiento de patrones.
Por qué nos debería importar
El desarrollo más interesante para la modernización de la cartografía ha sido GeoAI, la intersección de la tecnología geoespacial con la AI y la ubicación. La modernización es un proceso continuo. El paso de las máquinas de escribir a las computadoras, y ahora a GeoAI, no sucedió de la noche a la mañana. Siempre hay un retraso antes de la adopción, y la parte más difícil de adaptarse al cambio es superar el miedo a volverse irrelevante. El miedo a ser reemplazados a menudo dificulta que los trabajadores reconozcan las oportunidades que brinda una nueva tecnología. GeoAI ofrece nuevas oportunidades para que los trabajadores mejoren su conocimiento y comprensión, haciéndolos más competitivos en el lugar de trabajo. Al aprovechar estas oportunidades, los trabajadores pueden eliminar el riesgo de quedarse atrás y mejorar sus habilidades laborales. La teledetección es un área en la que esto está ocurriendo.
GeoAI en cartografía nacional y teledetección
Es importante tener en cuenta que el mapeo mediante la observación de la Tierra es una tarea difícil. La observación de la Tierra abarca múltiples dominios: aire, tierra y mar. Se necesita una tecnología unificadora para mapear grandes conjuntos de datos geográficos en dominios nacionales. Requiere una plataforma que sea altamente adaptable para soportar la aviación, el mapeo topográfico y la respuesta a desastres, así como la cartografía marítima de la batimetría del océano, la columna de agua y las zonas litorales. La plataforma ArcGIS de Esri utiliza GeoAI para la detección y clasificación de objetos, tanto de nubes de puntos como de superficies ráster derivadas de datos de detección remota. Muchas organizaciones internacionales, como la Organización de Aviación Civil Internacional (OACI), están incorporando GeoAI a las principales industrias.
Steve Snow
Esri Inc.
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