Fugu-MT 論文翻訳(概要): GeoAI in resource-constrained environments

論文の概要: GeoAI in resource-constrained environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17361v1
Date: Fri, 30 Aug 2024 15:51:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-02 14:56:23.982854
Title: GeoAI in resource-constrained environments
Title（参考訳）: 資源制約環境におけるGeoAI
Authors: Marc Böhlen, Gede Sughiarta, Atiek Kurnianingsih, Srikar Reddy Gopaladinne, Sujay Shrivastava, Hemanth Kumar Reddy Gorla,
Abstract要約: 本稿では,資源制約文脈におけるNGOなどの小組織に適した空間認識型人工知能GeoAIについて述べる。資源集約型大規模地理空間モデルが複雑な景観の表現を均質化する未来のシナリオを考察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper describes spatially aware Artificial Intelligence, GeoAI, tailored for small organizations such as NGOs in resource constrained contexts where access to large datasets, expensive compute infrastructure and AI expertise may be restricted. We furthermore consider future scenarios in which resource-intensive, large geospatial models may homogenize the representation of complex landscapes, and suggest strategies to prepare for this condition.
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模データセットへのアクセスや高価な計算インフラ,AIの専門知識の制限といった,リソース制約のあるコンテキストにおけるNGOなどの小規模組織に適した空間認識型人工知能であるGeoAIについて述べる。さらに,資源集約型大規模地理空間モデルが複雑な景観の表現を均質化する将来のシナリオを考察し,この状況に備える戦略を提案する。

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