À medida que os governos e indústria implementam mais satélites, drones e sensores do que nunca, a colossal quantidade de dados geoespaciais disponíveis está a superar a capacidade das pessoas para os processarem, dizem os especialistas do setor.

A resposta é a Inteligência Artificial, disse Mark Munsell, diretor-adjunto de Dados e Inovação Digital da Agência Nacional de Inteligência Geoespacial dos Estados Unidos da América (NGA - National Geospatial-Intelligence Agency). "Com este dilúvio de dados e o problema eterno e duradouro de modelar a Terra, só há uma maneira de fazer isto, e isso é com as máquinas", disse Munsell.

Mais dados significam necessidade de mais computadores, armazenamento e sensores, e melhores algoritmos de IA para analisar os dados, disse Munsell num recente evento, a Geospatial Advantage Conference, organizada pela NGA.

A IA mais poderosa não significa que os analistas de dados geoespaciais percam os seus empregos para a inteligência artificial. Muito pelo contrário."Isso é o melhor da automação, é preciso tanta gente para o fazer", disse Munsell. "Não preciso de me preocupar com uma máquina que me ocupa o emprego, porque agora são precisos dois analistas para o fazer."

Esses trabalhos podem ser re-imaginados, "e espero que o analista possa fazer melhor o seu trabalho e que seja mais eficaz, porque agora está habilitado pela tecnologia", disse Munsell.

Soluções geoespaciais como o pacote de software de deteção remota da Hexagon's ERDAS IMAGINE, a ImageStation para mapeamento em larga escala e a M.App X para análise baseada na nuvem, já usam IA e continuarão a tornar-se mais poderosos à medida que os algoritmos evoluem, disse Bradley Skelton, do departamento de Investigação e Desenvolvimento da Hexagon.

As ferramentas da Hexagon permitem que os utilizadores treinem a inteligência artificial (Rotulagem de Dados) para reconhecer e categorizar as “centenas de milhares de amostras" nos dados, disse Skelton.

Este aumento do poder de análise das redes neurais  e do "machine learning" torna possível um melhor conhecimento geoespacial, disse Ian Anderson, chefe de produto da ERDAS IMAGINE. Por exemplo, usando a IA, pode ser possível mapear a localização e rastrear os movimentos de "todos os F-16 no mundo", disse Anderson, acompanhar com mais precisão os efeitos das alterações climáticas globais ou mudar os padrões de vegetação em todo o mundo.

Mas a IA não pode fazer o trabalho por si só. Só ajuda os analistas humanos a lidar com um enorme volume de dados (Big Data) que não teria sido possível sem a IA.

"A inteligência artificial precisa que as pessoas a ensinem e precisa que as pessoas revejam as respostas desta. Não vai ser 100% preciso", disse Anderson. É apenas uma ferramenta para tornar a tecnologia geoespacial mais robusta e, como qualquer ferramenta, deve ser utilizada com cuidado.

A inteligência artificial, apesar do nome, "é fundamentalmente idiota", disse o Dr. Kuan Collins, Diretor Executivo de Inovação Digital da Axient. "Os seres humanos têm que torná-la inteligente. Temos de ultrapassar o fator medo, com certeza, e acho que a educação é a chave."

Os especialistas concordam que: construir e fortalecer o talento tecnológico para desenvolver e utilizar aplicações de IA é importante para manter o crescimento da indústria geoespacial. Esses processos devem começar já no ensino secundário, com programas para estimular os alunos e atrair potenciais talentos para as universidades. Estes serão os futuros especialistas que irão desenvolver a nova geração de tecnologias geoespaciais.

A NGA, disse Munsell, precisa que a indústria, o mundo académico e o governo trabalhem em conjunto para desenvolver novas técnicas e fornecer mais computadores, mais armazenamento e melhores sensores para alimentar a próxima geração de IA. "Se juntarmos todas estas coisas, podemos ter algoritmos precisos na próxima década", disse.

Quanto ao medo da IA, podemos afirmar que a sociedade já começou a abraçá-la, com smartphones que desbloqueiam com reconhecimento facial, carros que podem conduzir sozinhos e mais recentemente o fenómeno do ChatGPT.

O medo não deve impedir a IA de evoluir. Caso contrário, simplesmente não haverá poder analítico suficiente para lidar com o volume de dados que certamente aumentará por progressões geométricas nos próximos anos.

"Eu diria que a IA não é um destino, é uma viagem", disse Titus Jeffries da Leidos. "Temos que abraçá-la. Não podemos afastá-la.

Artigos relacionados:

• O que é Inteligência Artificial?
• A Inteligência Artificial como Esqueleto Inicial de Produção de Conteúdo
• Inteligência Artificial - O ChatGPT
• Alguns exemplos de Inteligência Artificial - IA
• Inteligência Artificial Geoespacial
• A Inteligência Artificial Geoespacial - O Desenvolvimento de Novas Áreas de Negócio - 1 de 2
• A Inteligência Artificial Geoespacial - O Desenvolvimento de Novas Áreas de Negócio - 2 de 2
• Novas Estradas Mapeadas Recorrendo a Inteligência Artificial
• Inteligência Artificial Fraca e Inteligência Artificial Forte
• Inteligência Artificial é o Futuro da Análise Geoespacial
• Como a Inteligência Artificial Pode Revolucionar os Mapas
• Dados de Treino para Aplicações SIG de Machine Learning - 1 de 2
• Dados de Treino para Aplicações SIG de Machine Learning - 2 de 2
• As Consequências da Inteligência Artificial
• As Primeiras Regras da UE para a Inteligência Artificial
• O Uso da Inteligência Artificial no Diagnóstico de Doenças

• O que é Machine Learning?
• O que é ML e Aplicação à Administração Pública
• Machine Learning no Processo de Ensino à Distância
• O que é Deep Learning?
• Dados espaço-temporais de observação da terra - Deep Learning (1 de 2)
• Dados espaço-temporais de observação da terra - Deep Learning (2 de 2)

• Machine Learning - O que é a Biblioteca Dlib?
• O que é a Visão Computacional?
• Como Funciona a Análise da Visão Computacional

• Machine Learning e a Rotulagem de Dados
• O que é Rotulagem de Dados e Como Funciona?
• O que é Rotulagem de Dados em Machine Learning (ML) e em Inteligência Artificial (IA)?
• Quais os Tipos mais Comuns de Rotulagem de Dados?

👉 Follow @niuGIS