为了克服这些挑战，论文提出了一个移动GeoXAI研究计划，包括开发合适的模型和XAI方法。论文介绍了一种基于时间图的神经网络（TGNNs）用于处理移动数据的深度学习模型，并提出了用示例来解释模型决策的工作假设。本文还讨论了如何处理地理规模，开发合适的可视化方法，整合地理语义，保护移动数据隐私。
一般来说，IP数据云IP地址分布地图可视化工具的发布给网络安全和网络发展带来了新的机遇和挑战。它的出现将帮助我们更好地理解和管理全球互联网，促进网络安全和互联网服务的改进。但同时，也需要加强对隐私和数据安全的保护，以确保用户的合法权益不受侵犯。
数据接入后，基于行业理想实践，数势科技将做好产业化建模，实现指标统一。在此基础上，数据可以快速呈现到产品的数据报表中，也可以以API的形式对接开放到企业的其他应用中。此外，该产品还提供了非常强大的智能分析能力，能够有效、快速地完成数百份报告分析。本产品适用于PC端和移动端的可视化界面，有效赋能消费品牌数据管理分析。以某消费品客户为例，过去人工手动进行数据分析 10 一家商店将数据导出并升级为自动分析。日常生活中的关键指标已经从几个可以手工支持的指标转变为近期 200 一个指标的全局监控，数据可以实时汇总显示，不再需要长时间等待。
论文首先介绍了可解释的人工智能（XAI）概念和方法，以及地理空间数据的结构和信息。然后，本文讨论了XAI方法在地理人工智能中的应用（GeoAI）挑战包括选择合适的参考数据和模型、使用梯度作为解释的局限性、处理地理规模的困难、拓扑和几何无缝集成到解释过程中的困难、XAI中的可视化地理信息、整合地理语义和本体论的潜力以及在XAI中缺乏社会和伦理因素。
在智能地球物理技术领域，探索智能地球物理技术的发展，重点发展智能采集设备和技术、数据驱动、增量、智能处理技术和可视化、全信息、智能解释技术，为油气勘探开发提供技术支持，降低成本，提高效率。