Autonomous GIS: the next-generation AI-powered GIS

要約

ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) は、人間の自然言語を深く理解していることを実証しており、推論、創作、コード生成、翻訳、情報検索などのさまざまな分野で研究され、応用されています。
LLM を推論コアとして採用することで、AI を活用した地理情報システム (GIS) として Autonomous GIS を導入します。これは、自然言語の理解、推論、コーディングにおける LLM の一般的な能力を活用して、空間データの自動収集、分析、
そして視覚化。
私たちは、自律型 GIS が、自己生成、自己組織化、自己検証、自己実行、自己成長という 5 つの自律型目標を達成する必要があると想定しています。
私たちは、Python 環境で GPT-4 API を使用して LLM-Geo と呼ばれるプロトタイプ システムを開発し、3 つのケース スタディを使用して、自律型 GIS がどのようなものであるか、人間の介入なしで期待される結果がどのように提供されるかを実証しました。
すべてのケース スタディにおいて、LLM-Geo は集計された数値、グラフ、地図などの正確な結果を返すことができ、手動操作時間を大幅に短縮できました。
まだ初期段階にあり、ロギングやコード テストなどのいくつかの重要なモジュールが欠けていますが、LLM-Geo は、次世代の AI を活用した GIS への潜在的な道筋を示しています。
私たちは、GIScience コミュニティが自律型 GIS の研究開発にさらに力を注ぎ、空間解析をより簡単、迅速に、そしてより多くの人々が利用できるようにすることを提唱します。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT, demonstrate a strong understanding of human natural language and have been explored and applied in various fields, including reasoning, creative writing, code generation, translation, and information retrieval. By adopting LLM as the reasoning core, we introduce Autonomous GIS as an AI-powered geographic information system (GIS) that leverages the LLM’s general abilities in natural language understanding, reasoning, and coding for addressing spatial problems with automatic spatial data collection, analysis, and visualization. We envision that autonomous GIS will need to achieve five autonomous goals: self-generating, self-organizing, self-verifying, self-executing, and self-growing. We developed a prototype system called LLM-Geo using the GPT-4 API in a Python environment, demonstrating what an autonomous GIS looks like and how it delivers expected results without human intervention using three case studies. For all case studies, LLM-Geo was able to return accurate results, including aggregated numbers, graphs, and maps, significantly reducing manual operation time. Although still in its infancy and lacking several important modules such as logging and code testing, LLM-Geo demonstrates a potential path toward the next-generation AI-powered GIS. We advocate for the GIScience community to dedicate more effort to the research and development of autonomous GIS, making spatial analysis easier, faster, and more accessible to a broader audience.

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