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Una visione sul futuro dei geodati con l’intelligenza artificiale, la nuova GeoAI

E’ un momento in cui si sente spesso parlare di AI, Artificial Intelligence, come una sorta di panacea che potrà risolvere molti dei problemi che stiamo attraversando, specialmente nel settore della digitalizzazione dei geodati e della realtà che ci circonda.

Le applicazioni dell'intelligenza artificiale sono molteplici, e presto le vedremo in quasi tutti i campi dell'elaborazione dei dati geografici. Basti pensare a quei dati riferiti genericamente ad un territorio, come ad esempio i dati statistici territoriali dell’ISTAT che faticano ad essere georiferiti esattamente su una mappa.

Oppure ai dati genericamente utilizzati per il geomarketing anch’essi frutto di proiezioni statistiche. Ma anche sistemi informativi come quello del rischio del patrimonio culturale del MIBAC si avvantaggeranno enormemente delle possibilità di messa a fuoco del dato che potrà essere operato attraverso la AI.

La mancanza di accuratezza del dato è in genere un tormento per tutti i sistemi e i processi di geoinformazione. Tuttavia, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale può in qualche modo “guarire i dati non validi” per trasformarli in dati migliori utilizzando il paragone tra diverse banche dati e la risposta degli utenti, e questo è solo un esempio delle molteplici applicazioni possibili.

Uno dei problemi da risolvere non sarà quello della capacità dei sistemi che dovranno analizzare grandi quantità di dati, i Big Data. Oggi gli studiosi e ricercatori hanno bisogno di un'infrastruttura IT efficace molto potente ma ben presto ci accorgeremo che dovremo cambiare il nostro paradigma e poiché l’Intelligenza Artificiale richiede grandi quantità di dati geospaziali  non archivieremo più i dati geografici in un unico luogo, nemmeno nel cloud, ma ci troveremo a trattare gestire ed elaborare flussi di geodati che molto probabilmente non hanno fine e saranno tutti interconnessi tra di loro. Per questo i paradigmi usati per sviluppare algoritmi dovranno essere rimodellati.

Le attuali nuvole di punti acquisite con vari sistemi siano essi LiDAR, Laser Scanner o Fotogrammetrici, saranno a breve da considerarsi in 4 dimensioni in quanto le ripetute acquisizioni potranno darci nella visione del 4D Cloud Point una testimonianza per un monitoraggio predittivo derivato dall’evoluzione storica analizzata tramite l’AI.

Se l’attuale direzione dell’IoT, Internet of Things, ci porta all’utilizzo di diversi flussi di dati relativi ad oggetti sul territorio dobbiamo pensare a come possono essere collegati diversi flussi di dati, come necessita ad esempio nelle Smart City. Nelle città intelligenti dovremo fondamentalmente confrontarci con un numero eterogeneo di flussi di informazioni che potranno essere correlate solo dall’informazione geografica. Tutto sarà relativo alla “posizione” e i “dati” dovranno essere trasformati in “geodati”. 

Rendiamoci conto che i nostri schemi attuali che utilizzano basi di dati geografici, con una grande quantità di memoria, sono basati su un modello che non funzionerà più in futuro.

L'IA e il flusso di geodati digitali rivoluzioneranno i concetti di cartografia attuali e non si dovrà più "portare gli oggetti sulla cartografia", considerando che questi già nel momento in cui sono acquisiti sono georiferiti. I processi di acquisizione per telerilevamento attuali non solo acquisiscono informazioni, ma le elaborano al tempo stesso dell’acquisizione, consentendoci di ridurre o azzerare i tempi di interpretazione. Ma anche un Drone che cattura un ambiente reale può intelligentemente estrarre informazioni su oggetti specifici come ad esempio l’arredo urbano.

Questo significa riduzione o eliminazione di processi dettagliati che organizzano le diverse fasi di elaborazione dei geodati e l’Intelligenza Artificiale ci porterà a metodi completamente nuovi di gestione dell’informazione geografica.

I geodati sono una categoria di dati più adatta ad essere elaborata dagli algoritmi AI e dagli algoritmi di deep learning perché i geodati sono modellati e caratterizzati da una sorta di contrasto e sfocatura ed è qui che l'intelligenza artificiale può portarci benefici reali. Per questo i geodati sono in qualche modo degli input eccellenti per tutte queste tecnologie e per questo motivo l'intelligenza artificiale e l'apprendimento profondo troveranno nei geodati risposte importanti per la migliore conoscenza ed uso dell’ambiente in cui viviamo.

E’ per questo motivo che l’Open Geospatial Consortium ha attivato un Gruppo di Lavoro per identificare casi d'uso e applicazioni relative all'IA in domini geospaziali come sanità, casa intelligente e auto autonome. La discussione è aperta per presentazione di casi d'uso allo scopo di riunire geoscienziati, informatici, ingegneri, imprenditori e responsabili delle decisioni per sviluppare, condividere e ricercare le ultime tendenze, successi, sfide e opportunità nel campo dell'IA con i geodati. Il gruppo di lavoro dell’OGC mirerà a studiare la fattibilità e l'interoperabilità degli standard OGC per utilizzare e riutilizzare i dati geospaziali nelle applicazioni AI, nonché descrivere lacune e problemi che potrebbero portare a una nuova standardizzazione geospaziale all'interno della comunità di domini GeoAI.

Per maggiori informazioni sul Gruppo di Lavoro OGC:

https://rivistageomedia.it/2018090711433/dati-geografici/intelligenza-artificiale-nel-geoinformatics-domain-working-group-di-ogc 

 


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