فيما يلي التطبيقات المتنوعة للذكاء الاصطناعي AI في التقنيات الجيومكانية تحديداً في تنفيذ عمليات التحليل المكاني:
اولا الرؤية الحاسوبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي: تُمكّن تقنية الرؤية الحاسوبية الآلات من تفسير وفهم البيانات البصرية، مما يوفر رؤى قيّمة لصناعة الذكاء الاصطناعي الجيومكاني.
بعض حالات الاستخدام:
* اكتشاف وتمييز الأجسام: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التعرف بدقة على الأجسام وتصنيفها داخل الصور الجيومكانية، مما يتيح تطبيقات مثل عدّ المركبات تلقائيًا، وفحص البنى التحتية، وتحليل تغطية الأراضي.
* تجزئة الصور: تتيح التقنيات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي التعرف الدقيق على السمات واستخلاصها ضمن الصور الجيومكانية، مما يمكّن من تطبيقات مثل التخطيط الحضري، تحليل الغطاء النباتي، ورسم خرائط الفيضانات.
* اكتشاف التغير: من خلال تحليل الصور الجوية والفضائية التاريخية والحالية، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف التغيرات مع مرور الوقت، مما يساعد في مراقبة البيئة، والاستجابة للكوارث، وتحليل النمو العمراني.
* كشف العيوب: يمكن للخوارزميات تحليل الصور الجيومكانية لتحديد العيوب في البنية التحتية، مثل الشقوق في الطرق أو المباني، مما يمكّن من إدارة الصيانة بكفاءة.
* اكتشاف الشذوذ: من خلال الرؤية الحاسوبية، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الحالات غير الطبيعية في البيانات الجيومكانية، مما يساعد في تحديد الأنشطة غير القانونية، أو التعديات، أو أنماط المرور غير المعتادة.
ثانياً تحليل النصوص وNLP لتحليل جيومكاني أفضل:
تتيح تقنيات تحليل النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية للصناعة الجيومكانية استخراج رؤى قيّمة من البيانات النصية غير المنظمة. تشمل حالات الاستخدام:
* استخراج البيانات الجيومكانية: يمكن لخوارزميات NLP استخراج معلومات مرتبطة بالمواقع من مصادر نصية مثل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي أو المقالات الإخبارية أو تقييمات العملاء، مما يسهّل التحليل الجيومكاني.
* تحليل المشاعر: يمكن لتحليل المشاعر المدعوم بالذكاء الاصطناعي تقييم الرأي العام تجاه مواقع أو أحداث محددة، مما يساعد في التخطيط الحضري، وإدارة السياحة، ومراقبة الرأي العام.
* التعرف على الكيانات المسماة: يمكن لتقنيات NLP التعرف على كيانات محددة مثل أسماء الأماكن، والعناوين، والمعالم، واستخلاصها من النصوص، مما يمكّن خدمات الكود والتوسيم الجغرافي.
* معالجة الاستعلامات الجغرافية: تُمكّن أنظمة معالجة الاستعلامات المستندة إلى NLP المستخدمين من استخراج المعلومات الجغرافية من خلال طرح أسئلة بلغة طبيعية، مما يحسن من الوصول إلى البيانات الجيومكانية.
ثالثاً التعلم الآلي للتحليل المكاني: تتيح خوارزميات التعلم الآلي تحليل البيانات الجغرافية، واكتشاف الأنماط، وتقديم تنبؤات دقيقة. تشمل حالات الاستخدام:
* التحليل التنبؤي الجغرافي: من خلال الاستفادة من البيانات الجغرافية التاريخية، يمكن لنماذج التعلم الآلي التنبؤ بنتائج مثل ازدحام المرور، أو انتشار الأمراض، أو تغيرات استخدام الأراضي.
* التجمع المكاني: يمكن لخوارزميات ML تحديد التجمعات المكانية داخل مجموعات البيانات، مما يساعد في اكتشاف الأنماط، وتحديد النقاط الساخنة، وتحسين تخصيص الموارد.
* دمج البيانات الجغرافية: تتيح تقنيات ML دمج مجموعات البيانات المختلفة من مصادر متعددة، مما يسهل تنسيق البيانات، والاستيفاء المكاني، ودعم القرار بشكل أفضل.
* تصنيف الصور الجغرافية: يمكن لنماذج التعلم العميق تصنيف الصور الجوية أو الفضائية إلى أنواع مختلفة من الغطاء الأرضي، مما يتيح تطبيقات مثل مراقبة البيئة، والزراعة الدقيقة، وإدارة الغابات.
