Bir örnek olarak trafik sıkışıklığı evlerimizden işyerlerine ve tekrar eve dönüşte neredeyse her gün uğraştığımız bir problemdir. Ancak Mekansal Yapay Zeka (Geo.AI) uygulamaları, konum ve CBS kullananlar da dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde bulunmaktadır. Yolculuk paylaşımı şirketleri, lojistik, tarım, ölçme ve altyapı öne çıkan örneklerden bazılarıdır.
Uber, Lyft vb. yolculuk paylaşım şirketleri, müşterilerden gelen geri bildirimleri, otomobillerin yoğunluğunu ve müşteri alımı için uygun olup olmadıklarını öğrenme amacıyla kullanabilir.
Lojistik ve tedarik zincirinde, Mekansal Yapay Zeka, ürün teslimatını kolaylaştıracak ve zamandan tasarruf edebilecek daha doğru konum bilgilerini elde edebilir.
Günümüzde, bulut ortamında, proje bazlı, her biri büyük miktarda veri depolamaya sahip ve hepsi aynı sorunu çözmek için çalışan derin öğrenme prensibine dayanan sistemler bulunmaktadır. Bununla birlikte, geçtiğimiz birkaç yıla kadar otomasyon seviyesinde derin öğrenme kullanılmasının ya maliyet uygulamasındaki kısıtlamalar ya da teknolojinin uygulanmasındaki sınırlamalar nedeniyle uygun görülmediği bir gerçektir.
Benzer şekilde, Mekansal Yapay Zeka yetenekleri, endüstrinin amaçlarına uygun olarak yapay zeka uygulamalarında konum bileşenini barındırdığı için birden fazla amaca hizmet edecek şekilde geliştirilecektir.
Genel olarak iş dünyasında Mekansal Yapay Zeka, planlama, kaynak tahsisi ve karar vermeyi önemli ölçüde geliştirecek, talep ve arzdaki artışı tahmin edecek, yüksek ve düşük marj beklentilerini belirleyecek, tedarik zinciri verimliliğini artıracak ve çeşitli sektörlerdeki hizmet sunumunu optimize edecek.
Mekansal Yapay Zeka’nın belirtileri konumlandırma bilgisinin analiz edildiği heryerde; işlerimizi kolaylaştırma ve bizim yerimize karar verebilme özellikleri ile karşımıza daha sık çıkmaya devam edecek!
