L'intelligenza artificiale (IA) non è più fantascienza, ma una realtà che sta trasformando radicalmente il settore geospaziale. Per gli utenti di QGIS, il software GIS open source più diffuso al mondo, si aprono scenari rivoluzionari. Una nuova generazione di strumenti e plugin sta integrando potenti algoritmi di IA nei flussi di lavoro quotidiani, promettendo di automatizzare compiti complessi, accelerare le analisi e rendere accessibili funzionalità avanzate a un pubblico sempre più vasto.
Assistenti Intelligenti: Dialogare con i Dati Geografici
Una delle frontiere più affascinanti è l'integrazione di "Copilot" o assistenti IA, che permettono di eseguire analisi complesse semplicemente descrivendo l'obiettivo in linguaggio naturale.
- GIS Copilot v1.0 (Open Source): Sviluppato dal team della Penn State University, questo plugin open source sfrutta modelli linguistici avanzati (LLM) per tradurre comandi vocali o testuali in flussi di lavoro GIS. L'utente può chiedere, ad esempio, di "trovare le zone a più alto rischio di incidenti a Philadelphia" e il Copilot, in autonomia, seleziona gli strumenti di geoprocessing corretti, imposta i parametri e genera il risultato. La versione 1.0 ha migliorato l'interfaccia e potenziato la capacità di comprendere richieste complesse sia per dati vettoriali che raster.
- Kue – AI GIS Copilot (Commerciale): Creato da Bunting Labs, Kue è un assistente IA integrato in QGIS che eccelle nel ragionamento multi-step. Può eseguire una catena di comandi come calcolare i centroidi di poligoni, filtrare dati avanzati (anche da database PostGIS), applicare stili complessi basati su attributi e generare report.
- IntelliGeo (Open Source): Questo progetto, finanziato dall'organizzazione olandese NWO AiNed, mira a integrare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) nel cuore di QGIS. L'obiettivo di IntelliGeo è creare un'interazione collaborativa uomo-IA, dove l'utente può definire modelli di analisi spaziale personalizzati e automatizzare processi di geoprocessing complessi.
- GIS-LLM Project (Open Source): Segnalato come un progetto significativo nella letteratura scientifica, questo repository su GitHub è un framework che dimostra come collegare i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM) con i software GIS. Il suo scopo è creare un "agente" in grado di comprendere le richieste dell'utente in linguaggio naturale e tradurle in una sequenza di operazioni GIS, automatizzando di fatto l'analisi spaziale.
Il riconoscimento di oggetti e la classificazione di immagini da satellite o drone sono operazioni che beneficiano enormemente dell'IA.
- Deepness (Open Source): Questo plugin rende il deep learning accessibile a tutti. Permette di utilizzare modelli di IA pre-addestrati per compiti come la segmentazione di immagini, il riconoscimento di edifici, strade, veicoli o la classificazione dell'uso del suolo, il tutto senza scrivere una riga di codice. È uno degli strumenti più maturi e apprezzati in questo campo.
Vettorializzazione e Digitalizzazione Assistita
La digitalizzazione di mappe cartacee o file raster è sempre stata un'operazione lunga e tediosa. L'IA ora offre un supporto decisivo.
- AI Vectorizer (Commerciale): Anch'esso sviluppato da Bunting Labs, questo plugin utilizza un modello di IA per assistere nel tracciamento di linee e poligoni. L'utente inizia a disegnare un elemento e l'intelligenza artificiale lo completa in modo semi-automatico, accelerando notevolmente il processo di digitalizzazione.
Uno Sguardo al Futuro della GeoAI
L'integrazione tra GIS e Intelligenza Artificiale, definita anche GeoAI, sta diventando un campo di ricerca e sviluppo estremamente dinamico. Come evidenziato in un recente articolo scientifico, la GeoAI non si limita a replicare compiti esistenti, ma apre la strada a nuove forme di analisi spaziale, dalla modellazione predittiva per fenomeni ambientali al miglioramento della pianificazione urbana. L'automazione dei processi consente ai professionisti di concentrarsi meno sugli aspetti tecnici e più sull'interpretazione dei dati e sulla risoluzione di problemi complessi.
Questi strumenti, sia open source che commerciali, rappresentano solo l'inizio di una trasformazione che renderà l'analisi geospaziale sempre più potente, intuitiva e accessibile a tutti.
Fonti
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Articolo Scientifico: "Pierdicca, R.; Muralikrishna, N.; Tonetto, F.; Ghianda, A. On the Use of LLMs for GIS-Based Spatial Analysis. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2025, 14, 401. https://doi.org/10.3390/ijgi14100401"
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GIS Copilot: Geoinformation and Big Data Research Laboratory, Penn State University. Pubblicazione di riferimento: "Akinboyewa, T., Li, Z., Ning, H., & Lessani, M. N. (2025). GIS Copilot: towards an autonomous GIS agent for spatial analysis. International Journal of Digital Earth, 18(1). https://doi.org/10.1080/17538947.2025.2497489"
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Kue – AI GIS Copilot & AI Vectorizer: Bunting Labs, https://buntinglabs.com/
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IntelliGeo: Progetto finanziato da NWO AiNed, Università di Twente, https://intelli-geo.github.io/
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GIS-LLM Project: Repository GitHub di Nikhil Muralikrishna, https://github.com/NikhilMuralikrishna/GIS-LLM_Project
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Deepness Plugin: Repository ufficiale del progetto su GitHub, https://github.com/deepness-dev/deepness
