A térinformatika napjaink egyik legdinamikusabban fejlődő tudományterülete, amely a földrajzi térhez kapcsolódó adatok gyűjtésével, elemzésével és megjelenítésével foglalkozik. A szakterület a földtudományokat és az informatikát ötvözve szolgálja az olyan gyakorlati célokat, mint a várostervezés, az infrastruktúra-fejlesztés, a természeti katasztrófák kezelése vagy a közegészségügy. Bár a technológia számos területen már régóta jelen van – elég a GPS-navigációra, vagy a Google Maps-re gondolnunk –, az utóbbi években tapasztalt adatrobbanás, valamint a valós idejű döntéshozatal iránti növekvő igény új típusú megoldásokat követelt meg. Itt lép be a képbe a mesterséges intelligencia, különösen a Google által fejlesztett Geospatial Reasoning keretrendszer.
A térbeli adatok elemzése komoly akadályokba ütközhet. Az egyik legnagyobb kihívás az adatok volumene és heterogenitása: a műholdas képektől kezdve a közlekedési szenzorokon és meteorológiai modelleken át a demográfiai statisztikákig számos adatforrás létezik, amelyek egymással nem mindig kompatibilisek. A klasszikus térinformatikai eszközök gyakran nem képesek hatékonyan integrálni és értelmezni ezeket az adatokat. A másik jelentős probléma a szakértelem szükségessége: a térinformatikai rendszerek működtetése sokszor speciális tudást igényel, ami szűkíti azok felhasználási körét.
A mesterséges intelligencia – különösen a generatív és nagy nyelvi modellek (LLM-ek) – megjelenése lehetőséget teremtett ezen kihívások leküzdésére. A Google új modelljei képesek automatizáltan felismerni térbeli mintázatokat, előre jelezni eseményeket és természetes nyelvű utasításokból következtetési láncokat építeni. Ilyen modellek például a Population Dynamics Foundation Model (PDFM), amely a népesség mozgását és viselkedését értelmezi különböző környezeti tényezők alapján, vagy a trajektória-alapú mobilitási modellek, amelyek mozgási útvonalakat és mintázatokat elemeznek.
A Geospatial Reasoning keretrendszer
A Geospatial Reasoning egy új kutatási és fejlesztési irány a Google-nál, amely az előző évek mesterséges intelligencia és térinformatikai modelljeit integrálja egy egységes keretrendszerbe. A cél: a térbeli problémamegoldás felgyorsítása, egyszerűsítése és demokratizálása.
A rendszer három alappilléren nyugszik:
-
új távérzékelési alapmodellek, amelyeket nagy felbontású műhold- és légi képeken képeztek,
-
a Gemini LLM, amely természetes nyelvű kérdésekre építve képes komplex elemzési folyamatokat összehangolni,
-
valamint a Vertex AI Agent Engine által vezérelt ügynöki munkafolyamatok, amelyek összekapcsolják a Google Earth Engine-t, BigQuery-t, Google Maps Platformot és más adatforrásokat.
A Geospatial Reasoning keretrendszer lehetővé teszi, hogy egy természetes nyelven megfogalmazott kérdés alapján a rendszer automatikusan megkeresse, összegyűjtse és értelmezze a szükséges térbeli adatokat. Például egy válságkezelő megadhatja a következő lekérdezést: „Hol van a legnagyobb kockázata további árvíznek a hurrikán után, és mely körzetek igényelnek elsődleges segítségnyújtást?” A rendszer ezt követően elemzi a műholdas és légi képeket, az időjárás-előrejelzéseket, a népességadatokat és a társadalmi sebezhetőségi indexeket, és vizuális, valamint számszerűsített eredményekkel válaszol.
A gyakorlatban a kutatók és elemzők széles köre alkalmazhatja a Geospatial Reasoning-t. Környezetkutatók például a klímaváltozás hatásainak modellezésére használhatják, várostervezők új infrastrukturális beruházások optimalizálására, míg katasztrófavédelmi szakemberek a károk gyors felmérésére és az erőforrások priorizálására. A rendszer már most képes az épületek detektálására, utak feltérképezésére, valamint a károk térképezésére is.
A Google egy megbízható tesztelői program keretében nyitotta meg a hozzáférést a modellhez. Az első partnerek között szerepel az Airbus, a Maxar és a Planet Labs, akik évtizedes tapasztalattal rendelkeznek a távérzékelés és földmegfigyelés területén. Ezek a vállalatok már most olyan felhasználási eseteken dolgoznak, mint a városi térségek gyors feltérképezése, mezőgazdasági területek elemzése vagy éghajlati események hatásainak valós idejű monitorozása.
A Google ugyanakkor nem egyedüli szereplő ezen a területen. Az Amazon Web Services (AWS) és a Microsoft Azure is kínál térinformatikai adatfeldolgozást támogató AI-eszközöket, ám ezek jelenleg kevésbé integráltak és több technikai szakértelmet igényelnek. A Google előnye a természetes nyelvi interfész és az átfogó adat infrastruktúra kombinációjából adódik.
A jövőben tehát egyre éleződő verseny várható ezen a területen is, ami egyre jobb eszközök megvalósításához vezethet. A Google további tervei között szerepel, hogy az eszközt integrálják a teljes Google ökoszisztémába, ami egyrészt jobb hozzáférhetőséget fog biztosítani, de több más jellegű adattal is ki fogja egészíteni a meglévő rendszert. Gondoljunk például arra hogy egy természeti katasztrófa, vagy járványhelyzet esetén akár a Gmail rendszerből milyen kiegészítő adatokhoz juthatnak. Természetesen az eszköz árnyoldalai is azonnal felmerülnek, hiszen egy ilyen rendszert nem csak jó dologra lehet használni, azaz nem csak a segítségnyújtás válhat egyszerűbbé hanem a kár okozás is.
