Νέες Προσεγγίσεις για Την Βελτίωση της Λήψης Αποφάσεων στη Γεωχωρική Νοημοσύνη
Τα μοντέλα εικονικής πραγματικότητας (ΕΡ) αποκτούν σημασία στον τομέα της γεωχωρικής νοημοσύνης, ειδικά στα πλαίσια της άμυνας και της εσωτερικής ασφάλειας. Η χρήση drones τόσο από κρατικούς όσο και μη κρατικούς φορείς έχει αναγκάσει την ανάπτυξη προηγμένων εργαλείων οπτικοποίησης για βελτίωση της διαδικασίας λήψης αποφάσεων. Σύμφωνα με τον Υποστράτηγο RS Raman, Διευθυντή Γενικό των Στρατιωτικών Πληροφοριών (MI), τα μοντέλα ΕΡ προσφέρουν μια τρισδιάστατη τεχνητή οπτική αναπαράσταση της πραγματικότητας που μπορεί να βοηθήσει τους επαγγελματίες στην κατανόηση και ανάλυση σύνθετων σεναρίων.
Ο Raman υπογράμμισε τις απεριόριστες δυνατότητες του γεωχωρικού χώρου στην οπτικοποίηση του μέλλοντος και την πρόβλεψη των αλλαγών. Περιέγραψε τη γεωχωρική νοημοσύνη ως ένα εξελισσόμενο οικοσύστημα αντί για μια τεχνολογία, τονίζοντας τη σημασία της συνδυασμένης χρήσης χαρτών με γεωχωρικές πληροφορίες. Διασυνδέοντας διαφορετικούς παράμετρους και δείκτες τόσο σε πολιτικές όσο και στρατιωτικές εφαρμογές, η γεωχωρική νοημοσύνη μπορεί να παρέχει πολύτιμες γνώσεις για τη δημογραφική και κοινωνική ανάπτυξη.
Εμπνεόμενος από τον Steve Jobs, ο Raman υποστήριξε ότι η στενή κατανόηση των αναγκών του πελάτη στον γεωχωρικό χώρο μπορεί να επιτρέψει την ανάπτυξη εξατομικευμένων λύσεων που ανταποκρίνονται σε συγκεκριμένες ανάγκες. Η σημασία της συνεργασίας και της δυνατότητας ανάπτυξης τέθηκε επίσης υπό το φως από τον Sanjay Kumar, Διευθύνων Σύμβουλο της Geospatial World. Επισήμανε τη δέσμευση της ινδικής κυβέρνησης να επενδύσει σημαντικό ποσό στην ανάπτυξη γεοχωρικών τεχνολογιών, υπογραμμίζοντας τη σημασιολογία της συνεργασίας για την τεχνολογική πρόοδο.
Η τεχνολογία ψηφιακών διπλών, η οποία συνδυάζει δεδομένα GIS, αερογραφίες, τρισδιάστατα μοντέλα και άλλες γεοχωρικές πληροφορίες, αναφέρθηκε επίσης ως ένα πολύτιμο εργαλείο στην άμυνα. Ο Vishal Anand, Αντιπρόεδρος της Mappls India, εξήγησε πως τα ψηφιακά δίδυμα μπορούν να ενισχύσουν την κατανόηση της κατάστασης, τον σχεδιασμό αποστολών, την ανάλυση, την εκπαίδευση και την προσομοίωση.
Η ολοκλήρωση της τεχνητής νοημοσύνης και των δεδομένων θεωρείται κρίσιμη για τη δημιουργία ακριβών συνόλων δεδομένων για τη γεωχωρική ανάλυση. Χωρίς την τεχνητή νοημοσύνη, η δημιουργία συνολικών συνόλων δεδομένων αποτελεί εργοδότημα.
