Un modèle multimodal de langage étendu (LLM) pour les sciences géographiques, le premier du genre au monde, a été dévoilé jeudi à Pékin. Il pourrait favoriser l’intégration de la géographie et de l’intelligence artificielle et contribuer à accélérer les découvertes géographiques.
Le modèle, nommé Sigma Geography, a été développé par une équipe de chercheurs de l’Institut des sciences géographiques et de recherche sur les ressources naturelles (IGSNRR), de l’Institut de recherche sur le plateau tibétain et de l’Institut d’automatisation, tous dépendants de l’Académie chinoise des sciences, et d’autres organisations.
Sigma Geography peut répondre à des questions géographiques professionnelles, analyser des articles géographiques, entreprendre des requêtes et des analyses approfondies de données géographiques et dessiner des cartes thématiques, a déclaré Su Fenzhen, directeur adjoint de l’IGSNRR.
Par rapport aux LLM généraux, Sigma Geography a une compréhension plus approfondie des modèles linguistiques, de la terminologie spécifique au domaine et des connaissances professionnelles dans le domaine de la géographie, lui permettant de mieux gérer les problèmes spécialisés, a déclaré Su.
En plus de répondre aux questions géographiques, Sigma Geography peut également faire correspondre les réponses textuelles générées avec des photos de paysages géographiques, des cartes thématiques ou des schémas pour aider les utilisateurs à comprendre les réponses textuelles d’une manière plus visuelle et imaginative, a-t-il ajouté.
La fonction d’assistant de recherche développée par l’équipe, basée sur Sigma Geography, peut compléter des processus tels que la compréhension des concepts, l’acquisition de données, l’analyse des informations et la cartographie selon les instructions de l’utilisateur, et finalement générer les cartes géographiques professionnelles dont les utilisateurs ont besoin.
Le modèle pourrait contribuer à élargir la compréhension des sciences géographiques par le grand public et soutenir la recherche et les études universitaires visant à découvrir des découvertes scientifiques géographiques majeures.
Jusqu’à présent, Sigma Geography a été utilisé par plus de 10 articles publiés dans des revues universitaires telles que les sous-revues de Nature, The Innovation et Earth’s Future.
L’équipe continuera à mettre à niveau Sigma Geography, dans le but de lui permettre de comprendre les cartes, et de créer une plateforme pour faciliter la collaboration des scientifiques et des équipes de recherche grâce au partage de données, de modèles et d’idées de recherche.
