Нові підходи для покращення процесу прийняття рішень в геопросторовому інтелекті

Нові підходи для покращення процесу прийняття рішень в геопросторовому інтелекті

New Approaches for Enhanced Decision Making in Geospatial Intelligence

Віртуальні моделі реальності (VR) набувають значення в галузі геопросторової розвідки, особливо у контексті оборони та внутрішньої безпеки. Використання дронів як державними, так і недержавними акторами змусило до розробки передових інструментів візуалізації для кращого прийняття рішень. За словами лейтенант-генерала РС Рамана, Голови Військової розвідки, віртуальні моделі пропонують тривимірне штучне відображення реальності, що допомагає професіоналам зрозуміти та аналізувати складні сценарії.

Раман підкреслив нескінченні можливості геопросторового світу у візуалізації майбутнього та передбаченні змін. Він описав геопросторову розвідку як еволюційну екосистему, а не технологію, підкреслюючи важливість зв’язку карт та геопросторової інформації. Шляхом кореляції різних параметрів та індексів у цивільних і військових застосуваннях, геопросторова розвідка може надати цінні уявлення про демографічний та соціальний розвиток.

Ідучи по дорозі Стіва Джобса, Раман віддавав перевагу близькому розумінню потреб клієнтів у геопросторовому світі. Це уявлення може допомогти в розробці індивідуальних рішень, що відповідають конкретним потребам. Важливість співпраці та розбудови потенціалу також було підкреслено Санджаем Кумаром, генеральним директором Geospatial World. Він підкреслив зобов’язання індійського уряду інвестувати значну суму в розвиток геопросторової сфери, підкреслюючи важливість співпраці для технологічних досягнень.

Також було згадано технологію цифрового брата, яка поєднує дані ГІС, повітряні знімки, 3D-моделі та іншу геопросторову інформацію, як цінний інструмент в обороні. Вішал Ананд, генеральний директор Mappls India, пояснив, як цифрові брати можуть посилити усвідомлення ситуації, планування місій, аналіз, навчання та моделювання.

Інтеграція штучного інтелекту та даних вважається критичною для створення точних наборів даних для геопросторового аналізу. Без штучного інтелекту створення всебічних наборів даних є складним завданням.