Google уже десятилетиями организует геопространственную информацию мира, делая ее доступной через различные продукты, такие как Google Maps, Street View и Google Earth. Геопространственная информация необходима в повседневных ситуациях и для широкого спектра реальных проблем предприятий, включая общественное здравоохранение, городское развитие и устойчивость к климатическим изменениям. Данные Google, сервисы в режиме реального времени и модели ИИ могут ускорить анализ и дополнить собственные модели и данные. Однако геопространственная информация может быть большой, сложной и трудной для понимания, требующей специализированных датчиков и платформ. Чтобы решить эти проблемы, Google представила две предварительно обученные, многоцелевые модели: Population Dynamics Foundation Model и новая траекторная модель мобильности. Эти модели были протестированы более чем 200 организациями, и Google расширяет набор данных для охвата большего количества стран. Google также исследует, как можно использовать генеративный ИИ для снижения стоимости, времени и необходимых знаний в области для объединения геопространственных возможностей. Компания представляет новые основные модели дистанционного зондирования для экспериментов и исследовательский проект под названием Geospatial Reasoning, целью которого является объединение основных моделей с генеративным ИИ для ускорения решения геопространственных проблем. Geospatial Reasoning обеспечит быстрые и достоверные ответы на сложные запросы естественного языка, а модели будут доступны через программу доверенных тестирующих. Первыми тестирующими основные модели дистанционного зондирования являются WPP, Airbus, Maxar и Planet Labs, которые планируют использовать модели для создания ИИ-ориентированной аудиторной разведки, извлечения выводов из спутниковых изображений и упрощения и ускорения выводов для своих клиентов.