21 juni 2019
Groeiende potentie van machine learning door geo-toepassingen
Van het detecteren van zonnepanelen op daken tot het voorspellen van ongelukken op wegen. Dit soort resultaten leveren datagedreven algoritmen en technieken die de clustering, classificatie en voorspelling van gegevens kunnen automatiseren. Het kan misschien klinken als science fiction, maar voor gebruikers van ArcGIS zijn deze intelligente hulpmiddelen binnen handbereik. Developer Maartje Holtslag en analytics engineer Kristin de Jonge van Esri Nederland lichten de mogelijkheden toe.

Stel, u zoekt een huis in Zwolle. Met ArcGIS-technologie is op een kaart van deze stad uw eigen geo-informatie toe te voegen. U kunt bijvoorbeeld het gewenste oppervlakte, vraagprijs en de belangrijke locaties als school, werk en winkelcentrum toevoegen. Waar moet u nu op letten? Dankzij machine learning en data science kan de computer met behulp van algoritmes een wijk vinden waar uw ideale woning staat.
Het is zomaar een voorbeeld, maar wat duidelijk is: wie met data science werkt, kan niet alleen meer informatie toevoegen aan geografische data, maar die data ook beter gebruiken dan ooit tevoren. Immers, de algoritmes doen hun werk voor u. Hiervoor wordt andere technologie gebruikt dan de klassieke technologie voor dataopslag en ontsluiting. Om een brug te slaan tussen de beide technologieën kunnen gebruikers van het ArcGIS-platform werken met de data science-talen R en Python. Dankzij deze integratie is het voor hen eenvoudig om te werken met data science.
Data science en machine learning: het klinkt misschien ingewikkeld, maar het hoeft niet moeilijk te zijn om met deze technologie te werken binnen uw organisatie. Er is veel verwarring over wat de buzzwoorden betekenen. Data science gaat om de verder gevorderde analyses, op basis van een grote dataset. Het resultaat zijn nieuwe inzichten. ArcGIS Pro biedt een scala aan analysetools waar de data scientist mee uit de voeten kan.

Voorspellingen doen
Wat is machine learning? Maartje Holtslag: “Mensen leren van opgedane ervaringen, terwijl computers hun kennis baseren op gedefinieerde regels. Door computers ook te laten leren van opgedane ervaringen, in de vorm van data, kunnen deze meer intelligente problemen oplossen. Machine learning is op dit principe gebaseerd.” Door machine learning zijn voorspellingen te doen.
Maar het is ook mogelijk om afbeeldingen te classificeren. Met deep learning is het mogelijk dat software ziet en opspoort wat mensen in twee seconden zien. Holtslag legt de begrippen uit aan de hand van een voorbeeld van een auto. Mensen weten direct dat een auto vier wielen heeft, een aantal ruiten en twee zijspiegels. “Door deze informatie mee te geven aan een computer, krijgt die de mogelijkheid om auto’s te onderscheiden van bijvoorbeeld motoren."
Een stap verder dan dit is deep learning. De Jonge: "In plaats van met de hand de features van een auto door te geven - zoals het aantal wielen en ruiten - geef je alleen foto’s van auto’s aan de computer. De computer identificeert dan zélf de overeenkomende features uit deze foto’s en kan op basis hiervan andere auto’s herkennen.” Kortom, deep learning geeft computers dus ook de mogelijkheid om features te ontdekken die we als mens niet direct zien.

Mogelijkheden
Op dit moment zitten er al enkele machine learning-tools in ArcGIS Pro, beschikbaar via de Spatial Analyst Toolbox. Een voorbeeld is de Train Support Vector Machine Classifier–tool. De Jonge: “Deze tool geeft de mogelijkheid om een landschapsclassificatie te maken van een luchtfoto of satellietbeeld op basis van ingegeven gebieden en hun landschapstype. Om gebruik te maken van deep learning-technieken in combinatie met ArcGIS is extern gespecialiseerde software nodig, zoals bijvoorbeeld Microsoft CNTK of Google TensorFlow.”
Geografische Kunstmatige Intelligentie gaat weer een stap verder. Het heeft context dankzij een set aan (realtime) informatiebronnen. Het ondersteunt bij interactie van mensen. Ook het aansluiten van het ArcGIS-platform op nieuwe vormen van dataopslag in de vorm van big data, ongestructureerde data en bijvoorbeeld data lakes hebben de volle aandacht. Het is mogelijk om de nieuwe technieken breed te integreren met het ArcGIS-platform: zowel als het gaat om ArcGIS Pro, StoryMaps als dashboards.
Beelden: Esri, Tekst: Sjoerd Wielenga