論文の概要: OmniEarth-Bench: Towards Holistic Evaluation of Earth's Six Spheres and Cross-Spheres Interactions with Multimodal Observational Earth Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23522v2
- Date: Tue, 04 Nov 2025 12:55:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.275121
- Title: OmniEarth-Bench: Towards Holistic Evaluation of Earth's Six Spheres and Cross-Spheres Interactions with Multimodal Observational Earth Data
- Title（参考訳）: OmniEarth-Bench: マルチモーダル観測地球データによる地球の6つの球面と2つの球面の相互作用の全体的評価に向けて
- Abstract要約: 地球科学におけるマルチモーダル学習のための既存のベンチマークは、地球の球体とその球体間相互作用の限定されたサイロ化されたカバレッジを提供する。
textbf OmniEarth-Benchは、6つの球体すべてに体系的にまたがる最初のマルチモーダルベンチマークである。
OmniEarth-Benchはスケーラブルでモジュール型のトポロジデータ推論フレームワークとネイティブなマルチオブザーブレーションソースで構築され、29,855の標準化された専門家によるアノテーションを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.98496934729245
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existing benchmarks for multimodal learning in Earth science offer limited, siloed coverage of Earth's spheres and their cross-sphere interactions, typically restricting evaluation to the human-activity sphere of atmosphere and to at most 16 tasks. These limitations: \textit{narrow-source heterogeneity (single/few data sources), constrained scientific granularity, and limited-sphere extensibility}. Therefore, we introduce \textbf{OmniEarth-Bench}, the first multimodal benchmark that systematically spans all six spheres: atmosphere, lithosphere, oceanosphere, cryosphere, biosphere, and human-activity sphere, and cross-spheres. Built with a scalable, modular-topology data inference framework and native multi-observation sources and expert-in-the-loop curation, OmniEarth-Bench produces 29,855 standardized, expert-curated annotations. All annotations are organized into a four-level hierarchy (Sphere, Scenario, Ability, Task), encompassing 109 expert-curated evaluation tasks. Experiments on 9 state-of-the-art MLLMs reveal that even the most advanced models struggle with our benchmarks, where none of them reach 35\% accuracy, revealing systematic gaps in Earth-system cognitive ability. The dataset and evaluation code were released at OmniEarth-Bench (https://anonymous.4open.science/r/OmniEarth-Bench-B1BD).
- Abstract（参考訳）: 既存の地球科学におけるマルチモーダル学習のベンチマークは、地球の球体とその交叉圏の相互作用を限定的かつサイロでカバーし、通常は人間の活動圏や16のタスクに対して評価を制限している。
これらの制限: \textit{narrow-source heterogeneity (single/few data source)、制約付き科学的な粒度、および制限付き球面拡張性。
そこで, 大気, リソスフェア, 海洋圏, 低温圏, 生物圏, 人活動圏, クロススフィアの6つの球面すべてに, 体系的にまたがる最初のマルチモーダル・ベンチマークである「textbf{OmniEarth-Bench}」を紹介した。
OmniEarth-Benchはスケーラブルでモジュール形式のトポロジデータ推論フレームワークとネイティブなマルチオブザーブレーションソースとループキュレーションによって構築され、29,855の標準化された専門家によるアノテーションを生成する。
すべてのアノテーションは4段階の階層(Sphere, Scenario, Ability, Task)に編成され、109人の専門家による評価タスクを含んでいる。
9つの最先端MLLMの実験では、最も先進的なモデルでさえベンチマークに苦戦しており、いずれも35%の精度に達しておらず、地球系認知能力の体系的なギャップが明らかになっている。
データセットと評価コードはOmniEarth-Bench (https://anonymous.4open.science/r/OmniEarth-Bench-B1BD)でリリースされた。
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