Aaron Bell Amit Aides Amr Helmy Arbaaz Muslim et al

الملخص

تُقدّم البيانات الجغرافية المكانية إمكانيات هائلة لفهم كوكبنا. ومع ذلك، فإن الحجم الهائل والتنوع الكبير لهذه البيانات، إلى جانب تباين دقتها المكانية والزمنية وندرة تواجدها في بعض الأحيان، يُشكّل تحديات كبيرة أمام التحليل الشامل والفهم العميق. يقدّم هذا البحث نموذج "أرض أي" (Earth AI)، وهو عائلة من نماذج الذكاء الاصطناعي الجغرافيية المكانية، مدعومة بمنطق تفكير عقلي (Agentic Reasoning)، مما يمكّن من تقدّم كبير في قدرتنا على استكشاف رؤى جديدة وعميقة حول كوكبنا. يُبنى هذا النهج على نماذج أساسية في ثلاث مجالات رئيسية: الصور الفضائية على نطاق كوكبي، والسكان، والبيئة، إلى جانب محرك تفكير ذكي مدعوم بـ "جيميني" (Gemini). ونقدّم معايير تقييم صارمة تُظهر القوة والقدرات المبتكرة للنماذج الأساسية لدينا، ونُثبت أن استخدامها معًا يُقدّم قيمة مكملة لاستنتاجات البيانات الجغرافية المكانية، وأن التآزر بينها يُفضي إلى قدرات تنبؤية متفوّقة. ولمعالجة الاستفسارات المعقدة متعددة الخطوات، طوّرنا وكيلًا مدعومًا بـ "جيميني" يُجرّي تفكيرًا مشتركًا عبر النماذج الأساسية المتعددة، بالإضافة إلى مصادر البيانات الجغرافية المكانية الكبيرة وأدوات التحليل. وعلى معيار جديد يُمثّل سيناريوهات أزمات واقعية، تُظهر هذه الوكالة قدرتها على تقديم رؤى حاسمة وفي الوقت المناسب، مما يُسهم فعّالاً في سد الفجوة بين البيانات الجغرافية المكانية الخام والفهم القابل للتطبيق.