Слегка изогнутая синяя полоска на черном фоне представляет собой цифровой глобус Земли, а синие огоньки указывают на слои данных, расположенные сверху

GeoAI

Искусственный интеллект в ГИС

По мере усложнения задач программное обеспечение для геоинформационных систем (ГИС), обогащенное искусственным интеллектом, становится ключевой технологией, отвечающей современным требованиям.

Конференция в апреле 2026

ИИ и ГИС: масштабная аналитика на основе геоданных

ГИС в сочетании с искусственным интеллектом позволяет получать аналитические данные быстрее и в беспрецедентных масштабах, обеспечивая более высокую автоматизацию, прогнозирование и оптимизацию.

Автоматизируйте рабочие процессы

ИИ автоматизирует анализ данных, сокращая время и ресурсы, необходимые для получения более глубокого понимания данных.

Усовершенствуйте прогнозную аналитику

ИИ в ГИС обнаруживает закономерности и аномалии в обширных многомерных данных, чтобы уменьшить неопределенность, выявить возможности и смоделировать будущие сценарии.

Оптимизация эксплуатационных характеристик

ИИ позволяет моделировать и отслеживать операции в режиме реального времени, чтобы последовательно совершенствовать решения, которые максимально увеличивают ресурсы и повышают эффективность.

Погрузитесь в GeoAI на конференции в апреле

An island nation with rich green mountains and a busy dock

Ускорение анализа через автоматизацию

В этом примере ИИ определяет районы, подверженные оползням, а затем предварительно обученная ИИ-модель определяет уязвимые сооружения.

GeoAI уже трансформирует разные отрасли

За дополнительными примерами обратитесь к электронной книге по ИИ.

МОНИТОРИНГ

Автоматический и масштабируемый мониторинг изменений

Microsoft сотрудничала с Esri и Impact Observatory для создания карты землепользования и почвенно-растительного покрова на базе искусственного интеллекта. GeoAI позволил вести автоматизированный мониторинг землепользования с разрешением 10 метров, значительно увеличив масштаб и частоту глобальных наблюдений по сравнению с предшествующими методами. Результаты стали источником ответов на вопросы, связанные с воздействием человеческого сообщества, изменением климата и экологическими проблемами.

Карта южной Луизианы в цветовой гамме от зеленого до красного, обозначающая области изменения растительного покрова, обнаруженные с помощью ГеоИИ

Areas shown in red have the greatest AI-detected changes in land-cover

МОДЕРНИЗАЦИЯ ИНФРАСТРУКТУРЫ

Предвосхищение и упреждение бизнес-рисков

AT&T использовала климатические данные и геопространственный анализ для составления карты потенциальных рисков от наводнений для своей инфраструктуры в США на период до 2050 года. Геопространственный ИИ позволил компании определить, какие объекты и цепочки поставок могут быть уязвимы к затоплению прибрежных районов. Детальный анализ позволил получить ценную информацию, которую и другие организации могут использовать для оценки своих собственных рисков.

Вид с воздуха на автомобили, движущиеся по затопленной дороге

Geospatial AI can model areas and assets affected by coastal flooding

ИНФРАСТРУКТУРА

Прогнозирование технического обслуживания критически важных магистралей

Министерство жилищного строительства и транспорта Баварии опробовало применение системы искусственного интеллекта для оценки дорожных условий на одной из важнейших автомагистралей Германии. Прогнозный анализ с помощью геопространственного ИИ использует изображения для выявления ранних признаков износа дорог и точно показывает, когда и где следует запланировать техническое обслуживание, прежде чем потребуется капитальный ремонт. Проект доказал, что эти подходы позволяют реалистично прогнозировать изменения дорожных условий.

Карта автобанов в Германии, на которой показаны дорожные условия на небольших участках, окрашенных в цвет от зеленого до красного, что указывает на вероятность необходимости ремонта

Highway sections shown in red on this map are highly likely to need repairs

УПРАВЛЕНИЕ ПРИРОДНЫМИ РЕСУРСАМИ

Оптимизация роста лесов и производства лесной продукции

Автоматизация оптимизировала управление финскими лесами и помогла восполнить пробел в занятости. Искусственный интеллект анализирует изображения и погодные данные, чтобы лучше прогнозировать потребности в инвентаризации лесов и уходе за ними. Геопространственный ИИ поддерживает проактивное управление и уточнение моделей роста и циклов сбора урожая.

Вид сверху на лес и заготавливаемую древесину

Forest managers use geospatial AI to efficiently allocate harvesting resources

ОПЕРАЦИОННАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ

Экономия 100 миллионов долларов в год

Инженерный корпус армии США проводит дноуглубительные работы в портах и судоходных каналах, чтобы поддерживать глубину воды, необходимую для безопасного плавания грузовых судов по водным путям США. С помощью геопространственного ИИ проектировщики анализируют миллионы сигналов отслеживания судов, чтобы показать места, где движение барж и контейнеровозов замедляется из-за донных отложений. Прогнозирование первоочередных мест проведения дноуглубительных работ помогает Корпусу действовать на опережение и точно корректировать операции, экономя 100 миллионов долларов в год.

На цифровой карте порта показаны предполагаемые районы дноуглубления, выделенные желтыми шестиугольниками

Geospatial AI helps determine port areas in need of dredging, shown in yellow

ТРАНСПОРТ И ЛОГИСТИКА

Управление глобальной логистикой в режиме реального времени

FedEx использует ГИС и искусственный интеллект для мониторинга парка своих воздушных судов и прогнозирования потребностей в их техническом обслуживании. Система помогает определить, когда и где самолету потребуются запчасти или ремонт. Инструменты геопространственного ИИ позволяют FedEx планировать обслуживание воздушных судов, соблюдая при этом графики доставки.

Человек, выгружающий крупную партию груза из самолета

Geospatial AI enables strategic positioning of plane repair parts

Статьи, обзоры и мастер-классы

ArcGIS — ведущее программное обеспечение для GeoAI

ArcGIS — мировой лидер ГИС с продуманным, проверенным и встроенным ИИ. Разработанное Esri ПО ArcGIS представляет собой корпоративную геопространственную платформу, которая обеспечивает преимущества применения географического подхода к решению проблем. Она легко интегрируется с другими бизнес-системами и позволяет проводить геопространственный анализ всех данных с использованием ИИ.

Оснащено предварительно обученными моделями ИИ

ArcGIS включает в себя более 75 предварительно обученных моделей, которые прошли проверку эффективности для обычных рабочих процессов, таких как обнаружение объектов на изображениях.

Доступ к исчерпывающим и полным данным

Не имеющие аналогов достоверные наборы данных и изображения с высоким разрешением значительно расширяют возможности ИИ, обеспечивая точность и ускоряя анализ.

Эффективная работа с помощью ИИ ассистентов

Ассистены на базе искусственного интеллекта и диалоговые интерфейсы повышают производительность, упрощают внедрение и упрощают применение пространственного анализа в организациях.

Курсы обучения

A worker in a cherry picker assessing a power line that runs through the branches of a tree

Готовые к использованию модели отвечают потребностям бизнеса

В этом примере предварительно обученная модель ИИ в ArcGIS используется для определения мест, где растительность угрожает линиям электропередач, что экономит время и позволяет избежать дорогостоящих и трудоемких проверок.

Прозрачный и надежный ИИ

Esri стремится к ответственному развитию средств ИИ в ArcGIS

Данные организации остаются конфиденциальными и защищенными в ArcGIS — платформе, на которую полагаются отрасли со строгими нормами регулирования работы с информацией. ArcGIS позволяет четко объяснить прогнозы и решения ИИ, пользователи имеют возможность настраивать модели и включать ограничительные меры для предотвращения предвзятости и достижения справедливости.

Скачайте электронную книгу, чтобы узнать о возможностях практического применения геопространственного ИИ от Esri

Ознакомьтесь с примерами из практики от FedEx, Microsoft, AT&T и других компаний

Изучите реальные примеры от организаций, использующих геопространственный ИИ для извлечения пользы из огромных объемов данных, более быстрого принятия решений и более надежного прогнозирования конечных результатов.