Eater
Doorbraak in het aanpakken van wereldwijde uitdagingen
Eerder dit jaar lanceerde Google Google Earth AI, een innovatief platform dat onderzoekers ondersteunt bij het voorspellen van weersomstandigheden, overstromingen en natuurbranden. Inmiddels heeft Google de mogelijkheden van dit platform flink uitgebreid met een nieuwe functie: Geospatial Reasoning (*). Deze technologie maakt het mogelijk om verschillende AI-modellen aan elkaar te koppelen, waardoor complexe wereldwijzen beter te begrijpen en te voorspellen zijn.
Verbinden van modellen voor dieper inzicht
Geospatial Reasoning (*) gebruikt Gemini, een geavanceerde AI-agent, die meerdere modellen met elkaar laat communiceren. Zo kan een model voor weersvoorspellingen worden gekoppeld aan een model dat informatie over bevolkingsdichtheid bevat. Dit maakt het bijvoorbeeld mogelijk om te bepalen welke bevolkingsgroepen het meest kwetsbaar zijn voor een storm en waar hulp het hardst nodig is. Bovendien kan Gemini nu ook specifieke vragen beantwoorden, zoals waar gevaarlijke algen in het water groeien. Dit helpt waterbedrijven om de drinkwaterkwaliteit beter te monitoren.
Praktische toepassingen in verschillende sectoren
De toepassingen van Earth AI zijn breed en worden al volop gebruikt. Zo gebruikt de Wereldgezondheidsorganisatie Earth AI om gebieden in de Democratische Republiek Congo te identificeren waar een verhoogd risico is op cholera-uitbraken. Airbus, de grote vliegtuigbouwer, zet het platform in om wereldwijd ontbossing te monitoren. Dankzij de verhuizing naar de cloud kunnen onderzoekers nu hun eigen data combineren met de uitgebreide datasets en modellen van Google. Dit maakt Earth AI tot een krachtig hulpmiddel voor onderzoekers, beleidsmakers en hulporganisaties.
Een geïntegreerd systeem met drie datalagen
Earth AI werkt met drie zogenaamde foundation models, die elk een belangrijke dataset vertegenwoordigen: satellietbeelden, bevolkingsinformatie en omgevingsdata zoals klimaat- en weersinformatie. Het unieke aan het platform is dat deze modellen niet naast elkaar draaien, maar met elkaar communiceren via een redeneerlaag. Dit stelt Earth AI in staat om verbanden te leggen tussen allerlei soorten data. Bijvoorbeeld, bij een naderende overstroming combineert het systeem neerslagverwachtingen, hoogtegegevens, bevolkingsdichtheid en infrastructuurdata om de grootste risico’s te identificeren en te vertalen naar concrete aanbevelingen zoals evacuatieplannen.
Van data naar beleidsadvies
Earth AI onderscheidt zich door niet alleen ruwe data te analyseren, maar deze ook om te zetten in concrete beleidsinzichten. Het systeem kan complexe vragen beantwoorden, zoals welke regio’s binnen 72 uur het grootste risico lopen bij een tropische storm, of welke infrastructurele knooppunten cruciaal zijn voor noodhulp. Door deze meervoudige denkstappen te combineren, fungeert Earth AI als een digitale assistent die helpt bij het maken van beslissingen in crisissituaties.
Relevantie voor overheden en hulporganisaties
De praktische waarde van Earth AI is groot, vooral voor overheden en internationale organisaties. Het platform ondersteunt bijvoorbeeld klimaatadaptatiebeleid, ruimtelijke planning en rampenbeheer. Ook helpt Earth AI bij humanitaire hulp, voedselzekerheidsanalyses en het monitoren van ontbossing. In tijden van snelle verandering, zoals natuurrampen of migratiestromen, biedt een geïntegreerd model een sneller en completer inzicht dan traditionele analysetools.
Een nieuwe infrastructuurlaag voor kunstmatige intelligentie
De ontwikkeling van Earth AI weerspiegelt een bredere trend binnen AI: foundation models (*) worden steeds meer een infrastructuurniveau, vergelijkbaar met cloudplatforms. Door reasoning-agents te combineren met specialistische datamodellen ontstaat een systeem dat niet alleen analyseert, maar ook interpreteert en adviseert. Deze nieuwe generatie AI verandert de rol van kunstmatige intelligentie van hulpmiddel in een volwaardig besluitvormingsplatform.
Toekomst van Earth AI
Earth AI laat zien hoe grootschalige planetaire data gecombineerd met intelligente AI kan uitgroeien tot een digitale bestuurslaag. Hoewel nog moet blijken hoe betrouwbaar en transparant dergelijke systemen in de praktijk functioneren, is de stap gezet van losse modellen naar geïntegreerde, redeneergebaseerde AI-platforms. Dit opent mogelijkheden voor effectiever en sneller handelen bij wereldwijde vraagstukken.
Conclusie: complexiteit beter beheersbaar maken
Met de toevoeging van Geospatial Reasoning(*) aan Google Earth AI worden wereldwijde problemen beter inzichtelijk en beheerbaar. Onderzoekers kunnen diverse datasets en modellen naadloos koppelen, wat oplossingen voor klimaatverandering, rampenbestrijding en volksgezondheid een enorme impuls geeft. Door de integratie in de cloud en de mogelijkheid om natuurlijke taal te gebruiken, wordt geavanceerde geospatiale analyse toegankelijker voor een breder publiek. Earth AI biedt daarmee een krachtige, nieuwe tool voor besluitvorming op wereldniveau.
* Geospatial Reasoning betekent in het Nederlands “georuimtelijk redeneren”. Dit verwijst naar het logisch nadenken en verbanden leggen met betrekking tot geografische en ruimtelijke data.
* Foundation models zijn grote, algemene kunstmatige-intelligentiemodellen die zijn getraind op enorme hoeveelheden data en als basis fungeren voor veel verschillende toepassingen
