НАПРЯМИ ЗАСТОСУВАННЯ ЗАСОБІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ЗБОРУ ТА ОБРОБКИ ГЕОПРОСТОРОВИХ ДАНИХ В СУЧАСНИХ УКРАЇНСЬКИХ РЕАЛІЯХ

Анотація

Вступ. На сучасному етапі розвитку науково-технічного прогресу, загальної цифровізації та значного зростання обсягів геопросторових даних необхідно забезпечити реалізацію нових підходів до їхнього збору, обробки, аналізу та інтерпретації. Для цього дуже активно в останні декілька років застосовуються сучасні інструменти, програмні та технологічні рішення, серед яких на особливому місці знаходяться засоби штучного інтелекту (ШІ). ШІ для процесів збору та обробки геопросторових даних, що називається геоШІ, здатен оптимізувати автоматизацію рутинних процесів, підвищити точність результатів, забезпечити виявлення прихованих закономірностей у великих масивах інформації.

Методи. Методологічною основою цього дослідження є синергія геонаук з інструментарієм автоматизації збору та обробки геопросторових даних, які імітують людську розумову діяльність для розв’язування поставлених завдань. Для досягнення мети під час виконання відповідних завдань застосовано: системний підхід; методи: аналіз і синтез, абстрагування та конкретизація, індукція та дедукція, наукового експерименту, оцінювальний, наукової класифікації; геоінформаційний.

Результати. Встановлено, що на сучасному етапі розвитку штучного інтелекту три групи програмних продуктів (спеціалізоване програмне забезпечення з функціоналом автоматизації різних процесів; засоби генеративного ШІ, який створює різноманітні види інформаційних ресурсів; інструменти агентського ШІ, що є початком нового етапу в еволюції інтелектуальних продуктів) здійснюють інтелектуалізацію виконання поставлених завдань.

Вплив ШІ на технології збору та обробки геопросторових даних визначається розширеними можливостями для цих цілей та надається різними засобами машинного навчання стосовно виділених трьох груп програмного забезпечення.

Приведено приклади практичного використання геоШІ для збору і обробки геопросторових даних у процесі розроблення елементів цифрових моделей місцевості, зокрема шляхом лазерного сканування місцевості та опрацювання аерофотознімків з порівнянням застосованих методів машинного навчання (k-середніх та ISODATA). Ефективність використання інструментів ШІ оцінена на основі ключових критеріїв: швидкості і підвищення рівня автоматизації; точності та якості геопросторових даних; економічної ефективності.

Висновки. Розкрито напрями застосування засобів штучного інтелекту для збору та обробки геопросторових даних в сучасних українських реаліях, в рамках яких визначено групи необхідних програмних продуктів з інтелектуальними функціями, основні алгоритми та методи ШІ, основні переваги, виклики та можливості вдосконалення зазначених інструментів.