論文の概要: GIS Copilot: Towards an Autonomous GIS Agent for Spatial Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03205v2
• Date: Wed, 06 Nov 2024 12:42:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 11:17:41.826611
• Title: GIS Copilot: Towards an Autonomous GIS Agent for Spatial Analysis
• Title（参考訳）: GISコパイロット:空間分析のための自律型GISエージェントを目指して
• Authors: Temitope Akinboyewa, Zhenlong Li, Huan Ning, M. Naser Lessani,
• Abstract要約: GIS Copilot" はGISユーザが自然言語コマンドを使ってQGISと対話して空間分析を行うことを可能にする。 評価の結果,GISコパイロットはGIS操作の自動化に強い可能性を示し,ツールの選択やコード生成において高い成功率を示した。 本研究は,非専門家が地理空間分析を最小限の専門知識で行うための経路を提供する,自律型GISの新たなビジョンに寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Recent advancements in Generative AI offer promising capabilities for spatial analysis. Despite their potential, the integration of generative AI with established GIS platforms remains underexplored. In this study, we propose a framework for integrating LLMs directly into existing GIS platforms, using QGIS as an example. Our approach leverages the reasoning and programming capabilities of LLMs to autonomously generate spatial analysis workflows and code through an informed agent that has comprehensive documentation of key GIS tools and parameters. The implementation of this framework resulted in the development of a "GIS Copilot" that allows GIS users to interact with QGIS using natural language commands for spatial analysis. The GIS Copilot was evaluated based on three complexity levels: basic tasks that require one GIS tool and typically involve one data layer to perform simple operations; intermediate tasks involving multi-step processes with multiple tools, guided by user instructions; and advanced tasks which involve multi-step processes that require multiple tools but not guided by user instructions, necessitating the agent to independently decide on and executes the necessary steps. The evaluation reveals that the GIS Copilot demonstrates strong potential in automating foundational GIS operations, with a high success rate in tool selection and code generation for basic and intermediate tasks, while challenges remain in achieving full autonomy for more complex tasks. This study contributes to the emerging vision of Autonomous GIS, providing a pathway for non-experts to engage with geospatial analysis with minimal prior expertise. While full autonomy is yet to be achieved, the GIS Copilot demonstrates significant potential for simplifying GIS workflows and enhancing decision-making processes.
• Abstract（参考訳）: Generative AIの最近の進歩は、空間分析に有望な機能を提供する。 これらの可能性にもかかわらず、ジェネレーティブAIと確立されたGISプラットフォームの統合はいまだ検討されていない。 本研究では,既存のGISプラットフォームに直接LLMを統合するためのフレームワークについて,QGISを例として提案する。 提案手法では,LLMの推論とプログラミング機能を活用して,GISツールやパラメータの包括的なドキュメントを持つ情報エージェントを通じて,空間解析ワークフローとコードを自律的に生成する。 このフレームワークの実装により、GISユーザは空間分析のために自然言語コマンドを使用してQGISと対話できる"GIS Copilot"が開発された。 GIS Copilotは3つの複雑さレベルに基づいて評価された: 1つのGISツールを必要とし、1つのデータ層を伴って単純な操作を行う基本的なタスク、複数のツールでガイドされる複数ステッププロセスを含む中間タスク、複数のツールでガイドされるが、ユーザ命令でガイドされないマルチステッププロセスを含む高度なタスク。 評価の結果、GIS Copilotは基礎的なGIS操作の自動化に強い可能性を示し、ツールの選択と基本的なタスクと中間タスクのコード生成に高い成功率を示し、一方、より複雑なタスクに対して完全な自律性を達成する上での課題は残る。 本研究は,非専門家が地理空間分析を最小限の専門知識で行うための経路を提供する,自律型GISの新たなビジョンに寄与する。 完全な自律性はまだ達成されていないが、GIS CopilotはGISワークフローを簡素化し、意思決定プロセスを強化する大きな可能性を示している。

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