Revolucionando o GIS com Deep Learning e ArcGIS

A intersecção entre Inteligência Artificial (IA) e Sistemas de Informação Geográfica (SIG) está a desbloquear oportunidades sem precedentes. O deep learning, um subconjunto da IA, está a avançar rapidamente, alcançando e até superando a precisão humana em tarefas como reconhecimento de imagem e tradução de texto. Esta sinergia está a transformar a forma como entendemos e interagimos com o nosso mundo, aprimorando capacidades em agricultura de precisão, análise de padrões de criminalidade e gestão preditiva de desastres. Este artigo explora como o deep learning está a remodelar o GIS, particularmente dentro da plataforma ArcGIS.

O machine learning tem sido há muito tempo parte integrante da análise espacial dentro do GIS. Ferramentas e algoritmos são aplicados ao geoprocessamento para classificação, agrupamento e previsão. Por exemplo, algoritmos de máquinas vetoriais criam classificações de cobertura do solo, e modelos de regressão geograficamente ponderados modelam relações espacialmente variáveis. No entanto, estes métodos frequentemente requerem a entrada de especialistas para identificar fatores que influenciam o resultado. O deep learning, inspirado no cérebro humano, automatiza a identificação de características diretamente a partir dos dados, oferecendo um avanço significativo em relação às técnicas tradicionais de machine learning. O deep learning utiliza redes neurais geradas por computador para resolver problemas e fazer previsões.

O surgimento do deep learning é impulsionado por três fatores principais: a disponibilidade de vastos conjuntos de dados, o aumento do poder de computação e melhorias algorítmicas. A Internet, sensores e satélites geram enormes quantidades de dados. A computação em nuvem e GPUs poderosas, impulsionadas pela indústria de jogos, fornecem os recursos computacionais necessários. Avanços algorítmicos também permitiram um treinamento mais eficaz de redes neurais profundas.

A visão computacional, a capacidade dos computadores de 'ver', é uma área chave onde o deep learning se destaca. Isto é inestimável para o GIS, dado o imenso volume de imagens de satélite, aéreas e de drones. O deep learning facilita tarefas como classificação de imagens (categorização de fotos geotagged), deteção de objetos (localização de objetos em imagens para mapeamento de infraestruturas) e segmentação semântica (classificação de cada pixel da imagem para análise de cobertura do solo). Por exemplo, o deep learning pode detetar piscinas em áreas residenciais ou classificar a cobertura do solo com alta precisão. A segmentação de instâncias, uma forma mais precisa de deteção de objetos, pode melhorar os mapas base adicionando contornos de edifícios ou reconstruindo edifícios 3D a partir de dados LiDAR. A colaboração da Esri com a NVIDIA para automatizar a criação de modelos 3D de edifícios para o Condado de Miami-Dade exemplifica esta capacidade.

O deep learning aprimora significativamente a criação de mapas digitais ao automatizar a extração de redes rodoviárias e contornos de edifícios a partir de imagens de satélite. Imagine aplicar um modelo de deep learning treinado a uma grande área e gerar um mapa com todas as estradas, permitindo a criação de direções de condução. Isto é especialmente útil em países em desenvolvimento ou áreas em rápido desenvolvimento. Modelos de segmentação de instâncias, como o Mask R-CNN, facilitam a segmentação de contornos de edifícios sem digitalização manual. Ferramentas como a ferramenta Regularize Building Footprint no ArcGIS Pro podem então refinar estes contornos para precisão.

O ArcGIS fornece ferramentas abrangentes para todas as fases do fluxo de trabalho de ciência de dados, desde a preparação de dados até ao treinamento de modelos e análise espacial. Os utilizadores podem aproveitar o conteúdo do ArcGIS Living Atlas of the World da Esri para enriquecer a sua análise. O ArcGIS Pro inclui ferramentas para preparação de dados e implantação de modelos treinados. O ArcGIS Image Server no ArcGIS Enterprise 10.7 oferece a capacidade de implantar modelos de deep learning em escala. O módulo arcgis.learn no ArcGIS API for Python simplifica o treinamento de modelos de deep learning. O ArcGIS Notebooks fornece um ambiente pronto a usar, e o ArcGIS inclui funções raster Python integradas para deteção de objetos e classificação usando várias bibliotecas de deep learning. Python, com bibliotecas como TensorFlow e PyTorch, é a linguagem principal para deep learning, tornando o ArcGIS API for Python e ArcPy adequados para integração.

Além de imagens, o deep learning é aplicável a dados estruturados, como observações de sensores, para tarefas como prever probabilidades de acidentes e previsões de vendas. A Esri está a investir fortemente nestas tecnologias, incluindo o estabelecimento de um novo centro de P&D em Nova Deli focado em IA e deep learning em imagens de satélite e dados de localização. Este centro visa avançar a ciência de dados, o deep learning e as soluções de IA geoespacial dentro da plataforma ArcGIS, impulsionando futuras inovações no campo.