أعلنت شركة قوقل، عبر قسم الأبحاث الخاص بها، عن تطوير نماذج ذكاء اصطناعي تأسيسية جديدة مخصصة لتحليل البيانات الجغرافية (Geospatial AI Foundation Models)، تم تدريبها على صور فضائية وجوية عالية الدقة، إلى جانب توصيفات نصية وبيانات توضيحية مرجعية (Bounding Boxes).
وتهدف هذه النماذج Geospatial AI إلى تعزيز قدرات الفهم والتحليل المكاني من خلال التكامل مع نموذج الذكاء الاصطناعي Gemini 2.5.
قدرات متقدمة في الفهم والتحليل Geospatial AI
بحسب قوقل، يمكن لهذه النماذج الذكية تقديم رؤى دقيقة حول البنية التحتية والظروف البيئية، مثل:
- رسم خرائط للمباني والطرق.
- تقييم الأضرار بعد الكوارث الطبيعية.
- تحديد مواقع البنية التحتية والمرافق الحيوية.
فعلى سبيل المثال، يمكن للمستخدم طرح سؤال بلغة طبيعية مثل:
“ما المواقع التي تحتوي على مبانٍ سكنية مزودة بألواح شمسية؟”
أو:
“ما الطرق التي أصبحت غير صالحة للاستخدام بعد العاصفة؟”
وسيقدم الذكاء الاصطناعي إجابات دقيقة مدعومة بالصور والتحليلات.
دمج الذكاء الجغرافي مع Gemini
تعمل قوقل على دمج هذه النماذج في مشروع جديد يحمل اسم Geospatial Reasoning، الذي يُوحّد بين قدرة Gemini 2.5 على فهم اللغة الطبيعية، وخبرة النماذج الجديدة في تحليل البيانات الجغرافية. هذا الدمج يُتيح للمستخدمين الحصول على تحليلات معقّدة بمجرد طرح سؤال بسيط.
تطبيقات عملية في إدارة الأزمات
عرضت قوقل مثالًا توضيحيًا يُبرز كيف يمكن لمسؤولي إدارة الكوارث استخدام Gemini لتحليل المناطق المتضررة، عبر مقارنة البيانات قبل وبعد الكارثة، وتحديد المباني المتضررة بسرعة. وتؤكد الشركة أن هذه الأدوات يمكن أن تُحدث فرقًا حقيقيًا في اتخاذ القرارات على الأرض.
رؤية جديدة لمستقبل الذكاء الاصطناعي
تُعد هذه الخطوة واحدة من أبرز تحركات قوقل في مجال الذكاء الاصطناعي المتخصص، وتُبرز التوجه نحو استخدام AI ليس فقط في المهام اليومية، بل أيضًا لفهم الواقع الجغرافي وتحسين الاستجابة للأزمات ومساعدة صُنّاع القرار حول العالم.
