Googleは数十年間にわたり、世界の地理空間情報を整理し、Google Maps、Street View、Google Earthなどのさまざまな製品を通じてアクセス可能にしている。地理空間情報は、日常の状況や公衆衛生、都市開発、気候変動への適応などの幅広い実世界の企業問題に不可欠である。Googleのデータ、リアルタイムサービス、AIモデルは、分析を加速し、独自のモデルやデータを強化することができる。しかし、地理空間情報は大きく、複雑で、理解しづらく、専用のセンサーとプラットフォームが必要になることがある。これらの課題に対処するために、Googleは2つの事前トレーニング済みの多目的モデル、つまり人口動態基盤モデルと新しい軌跡ベースのモビリティ基盤モデルを導入した。これらのモデルは200以上の組織によってテストされており、Googleはデータセットを拡大してより多くの国をカバーする予定である。Googleはまた、生成AIが地理空間機能を組み合わせるために必要なコスト、時間、ドメインの専門知識をどのように削減できるかを探究している。同社は、新しいリモートセンシング基盤モデルを実験のために導入し、地理空間推論と呼ばれる研究プロジェクトを立ち上げている。これは、基盤モデルと生成AIを組み合わせて地理空間問題の解決を加速することを目的としている。地理空間推論は、複雑な自然言語クエリに迅速で信頼できる回答を提供し、モデルは信頼できるテスター番組を通じて利用できるようになる。リモートセンシング基盤モデルの初期テスターには、WPP、Airbus、Maxar、Planet Labsが含まれ、これらのモデルを使用してAI駆動のオーディエンスインテリジェンスを先駆的に開発し、衛星画像から洞察を抽出し、顧客のための洞察を簡素化して加速することを計画している。