論文の概要: GIScience in the Era of Artificial Intelligence: A Research Agenda Towards Autonomous GIS
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23633v5
- Date: Mon, 14 Apr 2025 14:21:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-15 14:23:44.536749
- Title: GIScience in the Era of Artificial Intelligence: A Research Agenda Towards Autonomous GIS
- Title（参考訳）: 人工知能時代におけるGIScience:自律GISに向けた研究
- Authors: Zhenlong Li, Huan Ning, Song Gao, Krzysztof Janowicz, Wenwen Li, Samantha T. Arundel, Chaowei Yang, Budhendra Bhaduri, Shaowen Wang, A-Xing Zhu, Mark Gahegan, Shashi Shekhar, Xinyue Ye, Grant McKenzie, Guido Cervone, Michael E. Hodgson,
- Abstract要約: 本稿は、GISが従来から自律的な理由づけ、導出、革新、地球空間的ソリューションの推進を超えて、グローバルな課題を推し進める未来を構想する。
本稿では,GIScienceのパラダイムシフトの基盤を築き,GISが従来から自律的な理由づけ,導出,革新,地空間的ソリューションの先進化によって世界的課題を推し進める未来を構想する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.313594488242332
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The advent of generative AI exemplified by large language models (LLMs) opens new ways to represent and compute geographic information and transcends the process of geographic knowledge production, driving geographic information systems (GIS) towards autonomous GIS. Leveraging LLMs as the decision core, autonomous GIS can independently generate and execute geoprocessing workflows to perform spatial analysis. In this vision paper, we further elaborate on the concept of autonomous GIS and present a conceptual framework that defines its five autonomous goals, five autonomous levels, five core functions, and three operational scales. We demonstrate how autonomous GIS could perform geospatial data retrieval, spatial analysis, and map making with four proof-of-concept GIS agents. We conclude by identifying critical challenges and future research directions, including fine-tuning and self-growing decision-cores, autonomous modeling, and examining the societal and practical implications of autonomous GIS. By establishing the groundwork for a paradigm shift in GIScience, this paper envisions a future where GIS moves beyond traditional workflows to autonomously reason, derive, innovate, and advance geospatial solutions to pressing global challenges. Meanwhile, as we design and deploy increasingly intelligent geospatial systems, we carry a responsibility to ensure they are developed in socially responsible ways, serve the public good, and support the continued value of human geographic insight in an AI-augmented future.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)によって実証された生成AIの出現は、地理情報を表現し、計算する新しい方法を開き、地理知識生産のプロセスを超越し、地理情報システム(GIS)を自律的なGISへと導く。
LLMを決定コアとして活用することで、自律GISは独立してジオプロセッシングワークフローを生成し、空間分析を行うことができる。
本稿では,自律型GISの概念をさらに詳しく述べるとともに,その5つの自律目標,5つの自律レベル,5つのコア機能,3つの運用規模を定義する概念的枠組みを提案する。
4つの概念実証GISエージェントを用いて地理空間データ検索、空間解析、地図作成を自律GISで行う方法を示した。
我々は、細調整および自己成長型意思決定基準、自律モデリング、自律型GISの社会的および実践的意義の検証など、重要な課題と今後の研究方向性を特定して結論付ける。
本稿では,GIScienceにおけるパラダイムシフトの基盤を確立させることにより,GISが従来のワークフローを超えて,自律的に推論,導出,革新,地空間的ソリューションの推進を行う未来を構想する。
一方、よりインテリジェントな地理空間システムを設計し、展開するにつれて、社会的に責任のある方法で開発されることを保証する責任を負い、公衆にサービスを提供し、AIによって強化された未来における人間の地理的洞察の継続的な価値をサポートする。
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