Oracle Spatial AIとは

一般に、地理空間人工知能(GeoAI)または空間AIとは、使用可能な情報およびインテリジェンスを収集する地理空間機械学習およびディープ・ラーニング機能を指します。これにより、ユーザーは、地球上のロケーションに関連するビジネス・イベント、地理空間オブジェクトおよび地上の特徴を検出、追跡、検出、分類、予測および分析できます。

地理空間データはどこにでもあり、ほとんどのイベントやビジネス・データはロケーションに関連付けられています。事業所は、環境、イベントおよびビジネスに影響を及ぼす上で重要なロールを果たします。したがって、ロケーションや関連情報を分析して適用し、さまざまなアプリケーションに有用なインテリジェンスを収集することが重要です。

次に、Spatial AIが、ビジネス・チャンス、環境への影響または運用リスクをよりよく理解し、情報に基づいたディシジョンを行うための貴重なインサイトを得るのに役立つユースケースをいくつか示します:

コレラ、SARS、Covid-19などのがんおよび流行病のパターンを分析します。
警察が人員配置やロールをディシジョンするのに役立つ犯罪のホット・スポットを見つける。
自動車事故や歩行者死亡のパターンを特定し、赤信号や道路網の配置を最適化します。
国勢調査データとロケーション情報に基づいて住宅価格を予測し、家庭の経済的機会、学校、医療、通勤道路への近接性を考慮して家を選ぶのに役立ちます。

Oracle Spatial AIの現在のリリースでは、地理空間ベクトル・データおよびロケーション関連イベントを分析およびモデリングするための地理空間機械学習アルゴリズムが提供されます。地理空間機械学習技術、エンド・ツー・エンドのワークフロー、および関連するAPIを提供します。

空間AIはOracle Machine Learning (OML)と統合され、Oracle Autonomous Databaseサーバーレス・クラウド・サービスでOML4Pyとともにデプロイされます。これは、Autonomous Databaseサーバーレス・インスタンス上のOMLインタフェースおよびサービスを介して空間AIにアクセスできることを意味します。

この製品を使用すると、Oracle SpatialおよびOracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storageに格納されたデータを準備および分析し、空間機械学習モデルをトレーニングし、様々なアプリケーションでモデルを適用できます。たとえば、クラスタリング技術を適用して、イベントの空間パターンの識別、ホット・スポット、コールド・スポット、異常および外れ値の検出を行うことができます。また、空間回帰および分類技術を適用して、空間データを分析し、住宅価格を予測し、貧困レベルを分類することもできます。