Esri explora la intersección de aprendizaje automático y geografía

El blog Transform se reunió con varios clientes en un evento de Microsoft que resalta las tendencias emergentes en datos e inteligencia artificial (IA). Conversamos con Joel McCune, un científico de datos espaciales en desarrollo de negocios de GeoAI en Esri, que brindan software de sistemas de información geográfica (GIS, por sus siglas en inglés).

TRANSFORM: ¿Cómo tu compañía utiliza IA para atender a sus clientes?

JOEL MCCUNE: Nuestros clientes abarcan una tremenda amplitud y profundidad. Todos ellos en diversas maneras batallan por la ahogante cantidad de datos que llega, en particular en lo que se refiere a imágenes aéreas.

Exploramos las maneras en las cuales podemos super cargar las intersecciones entre aprendizaje automático y geografía: Cómo puede integrarse el aprendizaje automático y agregar contexto a los análisis geográficos. [Nosotros] tratamos de hacer algo que sea accionable e inteligible a partir de algo tan simple como la información en parcelas o la zonificación.

TRANSFORM: ¿Nos puedes dar un ejemplo específico de un problema de algún cliente que hayan resuelto?

MCCUNE: El director de bienes raíces [en un minorista] dijo, “Mi alta gerencia ha comenzado a presionar para demostrar el valor que tenemos para las ventas en línea. No tengo idea cómo hacerlo”.

A través de datos demográficos, pudimos dar una medición precisa del valor al que sus tiendas contribuyeron a las ventas finales, no sólo a través del canal de ventas en tienda sino también el efecto en su canal de ventas en línea. Entonces pudimos utilizar esto como un modelo de pronóstico para [identificar] locales a los que se deberían expandir, hasta el código postal específico.

TRANSFORM: ¿Qué retos enfrentan en el despliegue de inteligencia artificial, y cómo los manejan?

MCCUNE: Tenemos que educar a nuestros clientes sobre dónde se ajusta el aprendizaje automático. Hay una organización que visitamos, y ellos tenían una construcción de analítica avanzada. Tenían un equipo de aprendizaje automático y tenían un equipo GIS. Literal estaban en la puerta de al lado, (pero) no tenían idea de que podían trabajar en conjunto.

Otro desafío es que la tecnología cambia a una enorme velocidad. Construimos software que interactúa con otro software, y si mantienes las cosas en un modo modular, es mucho más fácil. Es como [construir bloques]. Pueden sacar un bloque y deslizar otro. En nuestro sistema, la única parte donde mi equipo hace mucho trabajo de desarrollo es solo en el lado del aprendizaje automático. Así que, no tengo que volver a escribir toda una pila de arquitectura.

TRANSFORM: ¿Cuál es una aplicación de alto impacto para su industria en el futuro cercano?

MCCUNE: Esta intersección de geografía y aprendizaje automático está en especial diseñada para modelar y hacer frente al cambio climático en maneras que aún no hemos concebido.

Ser capaces de entender la complejidad (de las relaciones climáticas) y sus implicaciones. Vemos brotes de tornados, clima inusual, cantidades récord de nieve. Estas son, en definitiva, cosas que no son normales. Poder modelar esto y entender qué sucede, ahí es donde el aprendizaje automático en verdad dará un paso al frente.

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