Значимую часть конференции составили доклады пользователей, демонстрирующие реальные проекты и прикладные сценарии использования технологий.

• Казахский национальный университет имени Аль-Фараби представил свой опыт использования суперкомпьютера для задач обработки геоданных и обучения моделей искусственного интеллекта. Использование высокопроизводительных вычислений позволяет значительно ускорить анализ спутниковых снимков, обучение нейросетей и решение задач пространственного моделирования. Этот кейс демонстрирует формирование в регионе собственной вычислительной инфраструктуры для развития GeoAI. В свою очередь ИИ не заменяет экспертизу, поэтому эффективное применение ИИ возможно только в синергии вычислительных ресурсов, технологических платформ и экспертов, что было озвучено Омиржаном Темирбаевым в докладе про комплексный подход к решению задачи GeoAI.
• Камилов Сохиб Рузибаевич, Заместитель начальника управления Развития НИПД Кадастрового агентства РУз рассказал, как ИИ-агенты меняют работу пользователей Национальной инфраструктуры пространственных данных (НИПД) в Республике Узбекистан. В докладе рассматриваются современные подходы к взаимодействию с пространственными данными через интерактивные карты и постановку вопросов к ним на естественном языке, что упрощает взаимодействие пользователей с государственными геоинформационными сервисами.
• Фарход Махмудходжаев из Агентства «Узбеккосмос» поделился практическим опытом внедрения GeoAI в космический мониторинг для задач государственных органов.
• Абдигали Майгуль Ериковна, Руководитель управления геодезического и картографического обеспечения Департамента геодезии и картографии Министерства искусственного интеллекта и цифрового развития Республики Казахстан рассказала о текущем состоянии и перспективах развития отрасли геодезии, картографии и пространственных данных в Казахстане.
• Особый интерес вызвал доклад Дмитрия Бага из Safe Software про автоматизацию рутинных операций ГИС-специалистов. Дмитрий продемонстрировал автоматизацию привязки советских геологических карт и перевод в цифровой вид сканированных документов на примере приказов ПУГФН.
• В демонстрации Дмитрия Кудинова из европейского офиса по исследованиям и разработкам Esri R&D Center Zurich варианты застройки целого квартала генерировались за минуты (urban massing)с учётом ограничений и сценариев развития территории.

Отдельным треком конференции стали ИИ-помощники внутри ГИС:

• появление интеллектуальных ассистентов для работы с данными и картами
• интеграция Python и Arcade с LLM для написания скриптов и кода
• автоматизация сложных аналитических сценариев

Эксперты в области геоинформационных технологий из Data+ International представили множество примеров возможного применения GeoAI, а также поделились обширным материалом о развитии технологий Geospatial AI. Были представлены кейсы в области экологии, транспорта, мобильных решений и анализа рисков, что показывает широту применения геопространственного ИИ.

Записи докладов:

• Внутри GeoAI: компоненты, процессы и критические аспекты внедрения. Валерий Фомин. Системный взгляд на внедрение GeoAI: данные, модели, инфраструктура, процессы и ограничения.
• Применение GeoAI в производственных задачах. ArcGIS Deep Learning Studio. Организация командной работы при обучении моделей и создании обучающих выборок.
• ArcGIS Data Explorer - ИИ-агент для получения ответов на основе геоданных в корпоративных ГИС
• Веб-приложение с ИИ-агентом для анализа ДТП Алматы. Пример получения ответов для принятия управленческих решений на основе открытых данных о ДТП на Казахстан.
• Построение агентов в ArcGIS Agent Builder. Создание пользовательских AI-агентов для выполнения геопространственных задач.
• Создание картографического веб-приложения с помощью LLM (Codex). Применение генеративных моделей для разработки ГИС-приложений без программирования.
• Мониторинг землепользования и строительства с использованием ИИ. Контроль изменений территорий на основе спутниковых данных.
• Интеграция данных о качестве воздуха Алматы с ГИС с помощью ИИ. Автоматизация сбора, обработки и визуализации экологических данных с помощью ИИ-ассистента к Python в ArcGIS Notebooks.
• Анализ ДТП с участием пешеходов в Алматы с помощью ИИ. Пространственно-временной анализ и выявление зон риска c участием ИИ-помощника в ArcGIS Pro.
• Интерактивное приложение оценки озеленения Ташкента. Классификация ландшафта и оценка городской зелёной инфраструктуры.
• Оценка затопленных территорий по радиолокационным снимкам с помощью GeoAI. Применение моделей для обработки SAR-данных и выявления зон затопления.
• ИИ в мобильных приложениях (Survey123). Автоматизация ввода данных через голос и изображения.

Обзорные доклады целиком:

• Направления разработки Esri в области искусственного интеллекта (GeoAI). Обзор стратегических направлений развития GeoAI: интеграция ИИ в ArcGIS, развитие deep learning, автоматизация анализа пространственных данных.
• Искусственный интеллект в ГИС: принципы работы и применение языковых моделей. Разбор архитектуры LLM, агентных систем и их применения в ГИС. Рассмотрены Agent Builder и MCP как следующий этап развития платформы.
• GeoAI для автоматизации картографирования и оцифровки. Технический обзор нейросетевых моделей, используемых для классификации изображений и автоматической оцифровки.

Многочисленные примеры и озвученные на конференции факты показывают, что если ещё несколько лет назад ГИС использовались преимущественно как инструмент визуализации и анализа, то сегодня они трансформируются в интеллектуальные системы, способные самостоятельно интерпретировать данные и помогать в принятии решений в комбинации с мощью знаний искусственного интеллекта. Центральная Азия демонстрирует быстрый и уверенный прогресс в этом направлении: от внедрения национальных платформ пространственных данных до использования суперкомпьютеров и разработки собственных AI-моделей.