論文の概要: A Vision for Geo-Temporal Deep Research Systems: Towards Comprehensive, Transparent, and Reproducible Geo-Temporal Information Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14345v1
- Date: Tue, 17 Jun 2025 09:38:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.409035
- Title: A Vision for Geo-Temporal Deep Research Systems: Towards Comprehensive, Transparent, and Reproducible Geo-Temporal Information Synthesis
- Title（参考訳）: 地中深層研究システムのためのビジョン:総合的・透明性・再現可能な地中情報合成を目指して
- Authors: Bruno Martins, Piotr Szymański, Piotr Gramacki,
- Abstract要約: 現在の深層研究システムでは、文脈に富む疑問に答える上で不可欠な時空間的能力が欠如している。
本稿では,深部研究パイプラインに時空間推論を統合する上で重要な技術的,インフラ的,評価的課題について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6834474847800562
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The emergence of Large Language Models (LLMs) has transformed information access, with current LLMs also powering deep research systems that can generate comprehensive report-style answers, through planned iterative search, retrieval, and reasoning. Still, current deep research systems lack the geo-temporal capabilities that are essential for answering context-rich questions involving geographic and/or temporal constraints, frequently occurring in domains like public health, environmental science, or socio-economic analysis. This paper reports our vision towards next generation systems, identifying important technical, infrastructural, and evaluative challenges in integrating geo-temporal reasoning into deep research pipelines. We argue for augmenting retrieval and synthesis processes with the ability to handle geo-temporal constraints, supported by open and reproducible infrastructures and rigorous evaluation protocols. Our vision outlines a path towards more advanced and geo-temporally aware deep research systems, of potential impact to the future of AI-driven information access.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の出現は情報アクセスを変革し、現在のLLMは、計画された反復探索、検索、推論を通じて、包括的なレポートスタイルの回答を生成するディープリサーチシステムにも力を入れている。
しかし、現在の深層研究システムには、公共衛生、環境科学、社会経済分析といった領域で頻繁に発生する、地理的および/または時間的制約を含む、文脈に富んだ質問に答える上で不可欠な時空間能力が欠如している。
本稿では,地時的推論を深層研究パイプラインに統合する上で重要な技術的,インフラ的,評価的課題を同定し,次世代システムへのビジョンを報告する。
我々は, 地理的制約を扱えるように, 検索・合成プロセスを強化し, オープンかつ再現可能なインフラと厳密な評価プロトコルによって支援することを主張する。
私たちのビジョンは、AI駆動の情報アクセスの将来への潜在的な影響について、より高度で時空間的に認識されたディープリサーチシステムへの道のりを概説しています。
関連論文リスト
- A Comprehensive Survey of Deep Research: Systems, Methodologies, and Applications [3.002468101812191]
2023年以降に登場した80以上の商用および非商用実装を分析します。
本稿では,4つの基本的技術的側面に基づいてシステムを分類する新しい階層型分類法を提案する。
私たちの分析は、現在の実装の重要な機能と、それらがもたらす技術的、倫理的課題の両方を明らかにします。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-14T18:19:05Z) - A comprehensive GeoAI review: Progress, Challenges and Outlooks [0.0]
Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI)は、最も関連性の高い研究と産業応用で注目を集めている。
本稿では,地理空間データに人工知能(AI)手法とモデルを適用した相乗的概念としてGeoAIを包括的にレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-16T10:41:02Z) - Earth System Data Cubes: Avenues for advancing Earth system research [4.408949931570938]
地球系データキューブ(ESDC)は、このデータの洪水をシンプルで堅牢なフォーマットに変換するのに適したソリューションの1つとして登場した。
ESDCは、データをテンポラリグリッドを備えた分析可能なフォーマットに整理することで、これを実現している。
新たなクラウドベースの技術に照らして、データの潜在能力を最大限に実現するための障壁がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-05T09:50:16Z) - Large Language Models for Information Retrieval: A Survey [58.30439850203101]
情報検索は、項ベースの手法から高度なニューラルモデルとの統合へと進化してきた。
近年の研究では、大規模言語モデル(LLM)を活用してIRシステムの改善が試みられている。
LLMとIRシステムの合流点を探索し、クエリリライト、リトリバー、リランカー、リーダーといった重要な側面を含む。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-14T12:47:22Z) - A General Purpose Neural Architecture for Geospatial Systems [142.43454584836812]
本稿では,空間的帰納バイアスを持つ汎用ニューラルアーキテクチャ(GPNA)の構築に向けたロードマップを示す。
このようなモデルがコミュニティのメンバー間の協力をいかに促進するかを考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-04T09:58:57Z) - Applications of physics-informed scientific machine learning in
subsurface science: A survey [64.0476282000118]
地球系は、化石エネルギー探査、廃棄物処理、地質炭素隔離、再生可能エネルギー生成などの人間の活動によって変化した地質形成です。
したがって、ジオシステムの責任ある使用と探索は、効率的な監視、リスクアセスメント、および実用的な実装のための意思決定支援ツールに依存するジオシステムガバナンスにとって重要です。
近年の機械学習アルゴリズムと新しいセンシング技術の急速な進歩は、地下研究コミュニティがジオシステムガバナンスの有効性と透明性を向上させる新しい機会を提示しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-10T13:40:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。