論文の概要: MineAgent: Towards Remote-Sensing Mineral Exploration with Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17339v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 07:08:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:00:57.950463
• Title: MineAgent: Towards Remote-Sensing Mineral Exploration with Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: MineAgent:マルチモーダル大規模言語モデルによるリモートセンシング鉱物探査を目指して
• Authors: Beibei Yu, Tao Shen, Hongbin Na, Ling Chen, Denqi Li,
• Abstract要約: MineAgentはマルチイメージ推論と空間スペクトル統合のためのフレームワークである。 MineBenchは、ドメイン固有の鉱物探査タスクでMLLMを評価するためのベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.668070469135936
• License:
• Abstract: Remote-sensing mineral exploration is critical for identifying economically viable mineral deposits, yet it poses significant challenges for multimodal large language models (MLLMs). These include limitations in domain-specific geological knowledge and difficulties in reasoning across multiple remote-sensing images, further exacerbating long-context issues. To address these, we present MineAgent, a modular framework leveraging hierarchical judging and decision-making modules to improve multi-image reasoning and spatial-spectral integration. Complementing this, we propose MineBench, a benchmark specific for evaluating MLLMs in domain-specific mineral exploration tasks using geological and hyperspectral data. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of MineAgent, highlighting its potential to advance MLLMs in remote-sensing mineral exploration.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング鉱物探査は経済的に実行可能な鉱床を特定するために重要であるが、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)には大きな課題がある。 これには、ドメイン固有の地質学的知識の制限や、複数のリモートセンシング画像の推論の難しさが含まれており、さらに長いコンテキストの問題が悪化している。 これらの問題に対処するために,階層的判断および意思決定モジュールを活用し,マルチイメージ推論と空間スペクトル統合を改善するモジュールフレームワークであるMineAgentを提案する。 そこで本研究では,地層・高スペクトルデータを用いた鉱物探査におけるMLLM評価のためのベンチマークであるMineBenchを提案する。 大規模な実験は、ミネアジェントの有効性を示し、リモートセンシングミネラル探査においてMLLMを前進させる可能性を強調している。

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