Esri incorpora BuildingFootprintUSA Data per Deep Learning

Una nuova applicazione realizzata da Esri è in grado di attuare un’importante sinergia tra le tecnologie costituite da GIS e deep learning.

Si tratta di una notizia importante perché questa applicazione consentirà nuovi impieghi dei sistemi informativi geografici. Esri, leader globale nella local intelligence, ha infatti proceduto a incorporare il BuildingFootprintUSA Data for Deep Learning, la tecnologia che consente di ricostruire in 3D e schedare tutti gli edifici di un quartiere. L’applicazione nata da questa sinergia è in grado di fornire una geocodifica senza precedenti in fatto di precisione agli utenti della piattaforma ArcGIS di Esri negli Stati Uniti e in Canada, nonché un set di dati di localizzazione più completo grazie all’uso del deep learning. Questa sinergia permetterà di realizzare o perfezionare numerose mappe che saranno rese disponibili per le organizzazioni che necessitano di dati di localizzazione aggiornati e precisi. Gli utenti di qualsiasi settore, inclusi governo, telecomunicazioni, assicurazioni, servizi pubblici, immobili e vendita al dettaglio, possono trarre vantaggio dall’accresciuta precisione di geocodifica derivante dall’utilizzo di footprint per edifici. Grazie alla nuova applicazione di Esri, le linee guida per la costruzione di interi quartieri in Stati Uniti e Canada saranno disponibili per gli utenti di ArcGIS entro la fine dell’anno, e poco dopo sarà la volta del Regno Unito e del Brasile.

Tutti i dati ottenuti tramite l’accorpamento di BuildingFootprintUSA per Deep Learning saranno aggiunti da Esri alla propria raccolta di mappe di base ArcGIS Online. Saranno in questo modo disponibili per tutti gli utenti di ArcGIS senza costi aggiuntivi e potranno essere consultati in ogni momento nell’Atlante Vivente del Mondo, la raccolta più importante di informazioni geografiche di tutto il mondo che include mappe, app e livelli di dati approfonditi. I dati sugli edifici saranno arricchiti con dati di elenchi aziendali, dati di proprietà reali, dati demografici delle famiglie e altro ancora; il tutto sarà poi raccolto in un’unica piattaforma. Questa novità è l’ennesima dimostrazione che Esri è in prima linea nell’innovazione GIS e che fa progressi all’avanguardia nell’apprendimento automatico, nell’intelligenza artificiale, nella geocodifica ad alta precisione e nell’accesso online ai dati, in questo modo gli utenti GIS di tutti i settori ne traggono vantaggio.

Dunque, grazie a BuildingFootprintUSA per Deep Learning è possibile raccogliere i dati sulla localizzazione della maggior parte degli edifici esistenti negli Stati Uniti e in Canada ed elaborarne di nuovi in aree in cui attualmente non esiste alcuna fonte certa. Con questo sistema si potrà fornire una copertura del 75% dei quartieri abitati dalla popolazione statunitense entro la fine del 2018. BuildingFootprintUSA aggiorna ed elabora i dati ogni due mesi, ciò è molto importante perché i settori che si basano su dati di proprietà e di costruzione degli edifici necessitano di informazioni aggiornate di frequente per prendere decisioni efficaci e l’integrazione di ArcGIS dei dati di BuildingFootprintUSA offre loro notevoli vantaggi in attività legate allo sviluppo di nuovi progetti immobiliari.

Fondamentale, a tal proposito, è anche il già citato Atlante Vivente, che fornisce accesso a migliaia di dati affidabili raccolti da Esri, dai suoi partner e dall’intera comunità GIS. Adesso, grazie alla nuova applicazione, Esri utilizzerà anche i dati di BuildingFootprintUSA nella tecnologia di deep learning, utilizzando anche i dati eterogenei per modelli di apprendimento automatico e riuscendo in tal modo a fornire informazioni che sono utili per approfondire ulteriori questioni legate alla pianificazione dei quartieri delle città.