Lidia Perskaموسسه ملی اطلاعات جغرافیایی و جنگلداری (IGN) در فرانسه فناوری‌های پیشرفته را برای مقابله با تغییرات اقلیمی و تغییرات منظر پذیرفته است. اخیراً، این موسسه نشریه سالانه خود به نام “اطلس آنتروپوسن” را منتشر کرد. این نسخه نقش مهم هوش مصنوعی (AI) در به‌روزرسانی و بهبود داده‌های جغرافیایی را به نمایش می‌گذارد.
به‌طور تاریخی، اطلس‌های IGN به عنوان نقشه‌های راه عمل می‌کردند؛ اکنون، هدف آنها راهنمایی جوامع به سمت آینده‌های پایدار در میان چالش‌های زیست‌محیطی است. ادغام یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی تولیدی انقلاب بزرگی در نحوه پردازش و نقشه‌برداری داده‌ها ایجاد کرده است. یکی از نکات برجسته، نقشه‌برداری گسترده از کاربری زمین است که به تفکیک مناطق کشاورزی، غیرقابل نفوذ و جنگلی پرداخته است.
علاوه بر این، مدل “CarHab” مبتنی بر AI، بینش‌هایی درباره زیستگاه‌های طبیعی و نیمه‌طبیعی در فرانسه ارائه می‌دهد، با استفاده از داده‌های گیاهی موجود و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل تصاویر. این مدل از طریق اعتبارسنجی میدانی برای اطمینان از دقت، بهبود می‌یابد.
علاوه بر این، برنامه ملی LiDAR HD از AI برای ایجاد نقشه‌های 3D از زمین استفاده می‌کند. این تکنیک نقشه‌برداری نوآورانه، روش‌های کلاسیک را با AI ترکیب کرده و منجر به مدل‌های زمین با دقت بالا می‌شود.
نگاهی به آینده، IGN مشتاق است که استفاده از AI را در پروژه‌های نقشه‌برداری گسترش دهد و همچنین مجموعه داده‌های خود را با جوامع تحقیقاتی AI به اشتراک بگذارد. این رویکرد همکاری، ظرفیت برای نظارت و پاسخگویی به چالش‌های ناشی از تغییرات اقلیمی در فرانسه را افزایش خواهد داد.
هوش مصنوعی نقشه‌برداری محیطی را در فرانسه بهبود می‌بخشد
در سال‌های اخیر، کاربرد هوش مصنوعی (AI) در نقشه‌برداری محیطی در سراسر جهان به طور قابل توجهی پیشرفت کرده است و فرانسه به عنوان یک پیشرو در این زمینه نوآورانه برخاسته است. موسسه ملی اطلاعات جغرافیایی و جنگلداری (IGN) در خط مقدم ادغام فناوری‌های AI در قلمرو داده‌های جغرافیایی بوده و کیفیت، بهره‌وری و دامنه ابتکارات نقشه‌برداری محیطی را به طرز چشمگیری بهبود بخشیده است.
موارد کلیدی در توسعه نقشه‌برداری محیطی مبتنی بر AI چیست؟
یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌ها در این حوزه، استفاده از الگوریتم‌های AI برای خودکارسازی طبقه‌بندی زمین است که امکان تمایزهای مشابه در نوع کاربری زمین و پوشش گیاهی را بسیار سریع‌تر از روش‌های سنتی فراهم می‌کند. این الگوریتم‌ها می‌توانند مقادیر زیادی از تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های جغرافیایی را به صورت بلادرنگ تحلیل کرده و به‌روزرسانی‌هایی از تغییرات در الگوهای کاربری زمین ناشی از شهرنشینی یا تغییرات محیطی ارائه دهند.
یک پروژه حیاتی دیگر، ایجاد مدل‌های ارتفاع سه‌بعدی با وضوح بالا با استفاده از داده‌های LiDAR (تشخیص و تعیین فاصله با نور) بهبود یافته با AI است. این فناوری نه تنها در تولید نقشه‌های دقیق زمین کمک می‌کند بلکه با تجزیه و تحلیل ویژگی‌های توپوگرافیک، به ارزیابی خطر سیل و احتمال زمین‌لغزش نیز یاری می‌رساند.
چه چالش‌ها و جنجال‌هایی از استفاده از AI در نقشه‌برداری محیطی ناشی می‌شود؟
با اینکه دیدگاه خوش بینانه‌ای وجود دارد، چالش‌ها و جنجال‌های متعددی در ارتباط با استفاده از AI در نقشه‌برداری محیطی وجود دارد. یکی از نگرانی‌های اصلی، ملاحظات اخلاقی مربوط به حریم خصوصی داده‌ها و امکان سوء استفاده از اطلاعات جغرافیایی حساس است. از آنجایی که سیستم‌های AI معمولاً به مجموعه داده‌های وسیع جمع‌آوری شده از منابع مختلف وابسته‌اند، اطمینان از محرمانگی داده‌های شخصی و تأمین رضایت آگاهانه بسیار مهم است.
چالش دیگر، دقت و تعصبات ذاتی در مدل‌های AI است. هرچند AI می‌تواند قابلیت‌های پردازش داده را به طرز قابل توجهی افزایش دهد، لازم است به این نکته توجه شود که این مدل‌ها تنها به اندازه داده‌هایی که بر روی آنها آموزش داده شده‌اند مؤثر هستند. بنابراین، هرگونه تعصب در داده‌های آموزشی ممکن است منجر به نتایج نادرست شده و بر تصمیمات سیاسی و تخصیص منابع تأثیر بگذارد.
مزایای AI در نقشه‌برداری محیطی چیست؟
1. بهره‌وری: AI زمان لازم برای پردازش و تحلیل داده‌های جغرافیایی را به طور چشمگیری کاهش می‌دهد و به‌روزرسانی‌های سریع‌تری را با دسترسی به اطلاعات جدید امکان‌پذیر می‌سازد.
2. کارایی هزینه: با خودکارسازی وظایف پردازش داده‌ها توسط AI، وابستگی به کار میدانی گسترده کاهش می‌یابد و در نهایت به صرفه‌جویی در هزینه‌ها برای سازمان‌های دولتی و تحقیقاتی منجر می‌شود.
3. دقت بهبود یافته: مدل‌های AI به طور مداوم یاد می‌گیرند و بهبود می‌یابند، که منجر به افزایش دقت در ارزیابی‌ها و پیش‌بینی‌های محیطی می‌شود.
4. ادغام داده‌ها: AI فرآیند ادغام مجموعه‌های مختلف داده را تسهیل کرده و نمای جامع‌تری از تغییرات و روندهای محیطی ارائه می‌دهد.
معایب AI در نقشه‌برداری محیطی چیست؟
1. وابستگی به داده: مدل‌های مؤثر AI به مقادیر زیادی داده با کیفیت بالا نیاز دارند که ممکن است همیشه در دسترس نباشند.
2. نیاز به منابع: توسعه و نگهداری سیستم‌های AI نیاز به سرمایه‌گذاری‌های اولیه قابل توجه در فناوری و تخصص دارد.
3. احتمال وابستگی بیش از حد: خطر وجود دارد که سیاست‌گذاران توانایی‌های AI را بیش از حد تخمین بزنند که می‌تواند منجر به نظارت ناکافی انسانی در فرآیندهای تصمیم‌گیری شود.
نتیجه‌گیری
در نهایت، AI در حال انقلاب در تلاش‌های نقشه‌برداری محیطی در فرانسه است و ابزارهایی را فراهم می‌کند که دقت، بهره‌وری و دامنه داده‌ها را بهبود می‌بخشد. در حالی که مزایای AI چشمگیر است، ضروری است که با چالش‌ها و جنجال‌های همراه با کاربرد آن دست و پنجه نرم کنیم. با ادامه پیشرفتهای IGN در این زمینه، همکاری با مؤسسات آموزشی و پژوهشی نقش حیاتی در شکل‌گیری آینده نقشه‌برداری محیطی در فرانسه ایفا خواهد کرد.
برای اطلاعات بیشتر در مورد این تقاطع هیجان‌انگیز فناوری و محیط زیست، به وب‌سایت IGN France مراجعه کنید.
