Google hat seit Jahrzehnten die georäumlichen Informationen der Welt organisiert und macht sie über verschiedene Produkte wie Google Maps, Street View und Google Earth zugänglich. Georäumliche Informationen sind in alltäglichen Situationen und für eine Vielzahl von realen Unternehmensproblemen, einschließlich öffentlicher Gesundheit, Stadtentwicklung und Klimaresilienz, von entscheidender Bedeutung. Googles Daten, Echtzeitdienste und KI-Modelle können Analysen beschleunigen und proprietäre Modelle und Daten ergänzen. Allerdings können georäumliche Informationen groß, komplex und schwierig zu verstehen sein, was spezielle Sensoren und Plattformen erfordert. Um diese Herausforderungen anzugehen, hat Google zwei vortrainierte, mehrzweckfähige Modelle eingeführt: das Population Dynamics Foundation Model und ein neues, auf Trajektorien basierendes Mobilitäts-Foundation-Modell. Diese Modelle wurden von über 200 Organisationen getestet, und Google erweitert das Datenset, um mehr Länder abzudecken. Google erforscht auch, wie generative KI den Zeit-, Kosten- und Fachwissenbedarf reduzieren kann, der erforderlich ist, um georäumliche Fähigkeiten zu kombinieren. Das Unternehmen führt neue Fernerkundungs-Foundation-Modelle für Experimente ein und startet ein Forschungsprojekt namens Geospatial Reasoning, das darauf abzielt, Foundation-Modelle mit generativer KI zu kombinieren, um die Lösung von georäumlichen Problemen zu beschleunigen. Geospatial Reasoning wird rasche, vertrauenswürdige Antworten auf komplexe natürlichsprachliche Anfragen bereitstellen, und die Modelle werden über ein vertrauenswürdiges Tester-Programm verfügbar sein. Die ersten Tester der Fernerkundungs-Foundation-Modelle sind WPP, Airbus, Maxar und Planet Labs, die planen, die Modelle zu nutzen, um AI-getriebene Audience-Intelligenz zu entwickeln, Erkenntnisse aus Satellitenbildern zu extrahieren und Erkenntnisse für ihre Kunden zu vereinfachen und zu beschleunigen.