Google Earth AIは、以前にジオスペーシャル基盤モデル群とともに発表されましたが、そのジオスペーシャル推論エージェントがより高性能な実験的システムへと進化しました。このエージェントは、地球規模のデータに対する多段階の推論と、カスタム予測モデルの自律的な学習を行うように設計されています。
Googleは3つのアップデートを発表しています。新しい技術報告書では、4つのベンチマークによる体系的な評価を示しています。そのうち2つは新規のもので、Geo KTools と Geo Expert Queries であり、研究者が自身のジオスペーシャル・エージェントをテストできるよう公開されます。結果からは、市販の大規模言語モデルと比べて、Earth AIの専門ツールと計画機能がもたらす価値が定量的に示されています。また、実社会での提携先によるテストも始まっており、世界保健機関(WHO)アフリカ地域事務局、People in Need、Give Directly、Milken Institute、WPPなど、社会貢献および商業分野の少数の組織が、感染症の発生調査、防災準備、クリーンエネルギーの選定にこのエージェントを活用しています。
Googleはまた、早期アクセスの範囲を拡大しています。ユーザーは Ask Google Earth の実験的なディープリサーチ更新版を試すことができ、開発者は Gemini 向けの統合レシピを備えたエージェント間API を利用できます。このエージェントは、Gemini を Earth AI の基盤モデルと接続します。対象には、Weather Next、Flood Forecasting、Population Dynamics Foundation Model(PDFM)が含まれ、さらに Google Maps Platform、Google Earth Engine、Data Commons とも連携します。その機能はモジュール式のスキルとしてまとめられており、複雑な処理を実行する前に段階的な計画を立てます。すべての回答にはその計画と使用したデータソースが表示されるため、専門家は前提条件を検証できます。
組織は、CSVファイル、GeoJSON の境界データ、クラウド上のテーブルの形式で独自のデータを持ち込み、Earth AI のグローバルモデルと結合することもできます。さらにこのエージェントはPlanetary Prediction Engineの基盤でもあります。このエンジンは、地域の疾病発生率、作物収量、電力網の停電などの現地の結果データを受け取り、関連する人口および環境の指標を自動的に選択して予測を生成します。
出典: Google AI Blog · 要約：HeadlinesBriefing