Proceedings of the International scientific and practical conference ―Development of Science and Education‖ (January 16-18, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Vienna, Austria, 2026. – 207 p.

62 аналізу просторових даних суттєво знижує часові витрати на обробку інформації та відкриває можливості для виявлення закономірностей, які складно зафіксувати традиційними методами. Особливо важливим є потенціал таких підходів у дослідженнях, де поєднуються різні просторові та часові масштаби, що створює передумови для комплексного моделювання природних і соціально-економічних процесів. Водночас результати, свідчать про те, що ефективність використання GeoAI значною мірою залежить від характеристик вихідних даних і умов побудови моделей [7]. Просторові набори даних часто мають неоднорідну якість, відмінну роздільну здатність, що може впливати на стабільність і аналітичну здатність алгоритмів. Додаткову складність становлять специфічні властивості географічних даних, зокрема просторові залежності та нерівномірний розподіл спостережень, які не завжди коректно враховуються стандартними процедурами навчання й оцінювання моделей. Окремої уваги потребують питання інтерпретації результатів і довіри до них. У багатьох випадках моделі глибокого навчання забезпечують високу точність прогнозів, однак механізми ухвалення рішень залишаються недостатньо прозорими. Для географічного аналізу, який часто слугує основою для управлінських або планувальних рішень, така обмежена трактування результатів може стати критичним чинником. Крім того, використання великих обчислювальних ресурсів, а також правові й етичні аспекти роботи з масивними інформаційними даними формують додаткові бар’єри для широкого впровадження ШІ рішень. Сучасні геодані формуються в умовах високої динамічності, різнорідності джерел і значної просторово-часової деталізації, що обмежує можливості традиційних методів географічного аналізу. У цьому контексті GeoAI постає не як альтернативний інструмент, а як доповнення до класичних підходів, здатне розширити аналітичні можливості геоінформаційних систем і супутникового моніторингу Землі, зберігаючи їхню концептуальну основу [7]. Підводячи підсумок, розглядаючи практичні приклади застосування ШІ в кліматичних дослідженнях, сільському господарстві, урбаністиці та управлінні