Aaron Bell Amit Aides Amr Helmy Arbaaz Muslim et al

要約

地理空間データは、地球を理解する上で極めて大きな可能性を秘めています。しかし、そのデータの膨大さと多様性、加えて解像度や時間スケール、データの疎らさの違いにより、包括的な分析および解釈には大きな課題が伴います。本論文では、地球に関する新たな洞察を深く探求する能力を飛躍的に向上させるための「Earth AI」と呼ばれる地理空間AIモデル群およびエージェント型推論技術を紹介します。このアプローチは、三つの主要領域——「地球規模の画像データ」「人口データ」「環境データ」——における基礎モデルと、知能型のGemini駆動推論エンジンに基づいて構築されています。我々は、これらの基礎モデルの強力さと新たな機能を実証する厳密なベンチマークを提示し、複数のモデルを統合的に活用することで、地理空間推論において補完的な価値を発揮し、その相乗効果により優れた予測能力が実現されることを検証しました。さらに、複雑な多段階の質問に対応するため、複数の基礎モデルと大規模な地理空間データソース・ツールを統合的に推論できるGemini駆動型エージェントを開発しました。実際の危機状況を想定した新しいベンチマークにおいて、当該エージェントは重要なタイムリーなインサイトを提供する能力を示しており、原始的な地理空間データと実行可能な理解の間のギャップを効果的に埋め合わせていることを実証しました。