Organizzare il mondo in celle a griglia: il progetto pilota AI-DGGS

Invito alla partecipazione

Il progetto pilota OGC AI-DGGS per la gestione dei disastri si propone di testare, abilitare e migliorare i Discrete Global Grid Systems (DGGS) potenziati dall'IA. I DGGS rappresentano le posizioni come celle, andando oltre i tradizionali sistemi di riferimento geografico. Di conseguenza, i DGGS possono fornire le basi per un sistema di localizzazione globale in cui ogni oggetto nel mondo reale ha un identificatore di posizione univoco. I DGGS sono ideali per l'integrazione dei dati e per query e analisi efficienti. Pertanto, sono posizionati in modo ideale per fungere da "archivio di contenuti" autorevoli per le query in linguaggio naturale basate sull'IA.

Questa iniziativa di interoperabilità, nota come "AI-DGGS for Disaster Management Pilot", mira a esplorare e dimostrare come i sistemi che utilizzano diverse griglie DGGS possano utilizzare gli standard OGC per lo scambio automatico di dati e informazioni, con particolare attenzione al supporto della mappatura dei disastri. Inoltre, il progetto pilota esplorerà come i sistemi DGGS possano essere potenziati con strumenti di intelligenza artificiale/apprendimento automatico basati su standard, come chatbot basati su intelligenza artificiale per query in linguaggio naturale e insight basati su intelligenza artificiale per l'analisi automatizzata e il rilevamento di pattern, utilizzando, ad esempio, un approccio RAG (Retrieval-Augmented Generation) che fornisce risposte accurate, autorevoli e prive di allucinazioni.

Dal punto di vista dell'integrazione dei dati, DGGS può fungere da sistema di identificazione della localizzazione per qualsiasi oggetto del mondo reale. DGGS organizza lo spazio utilizzando celle nidificate. Un elenco di ID di cella descrive le geometrie esatte degli oggetti del mondo reale, la cui accuratezza dipende esclusivamente dalle dimensioni delle celle. Poiché DGGS può mappare un indice di tutte le dimensioni delle celle, i dati descritti a diversi "livelli di zoom" possono essere integrati e collegati in modo efficiente. Questo rende DGGS un sistema di localizzazione e identificazione ideale per molti settori, come la finanza, la gestione delle catastrofi e l'analisi ambientale. Può sostituire o migliorare gli indirizzi postali, eliminando la necessità di indirizzi descrittivi o punti di riferimento fisici. Anche le aree prive di infrastrutture tradizionali, come quelle prive di strade, possono essere identificate con precisione. Allo stesso modo, un DGGS non ha difficoltà ad adattarsi alla crescita urbana dinamica.

DGGS: un sistema di riferimento digitale nativo 

Per ragioni storiche, i Geographic Information Systems (GIS) utilizzano una rappresentazione della Terra proiettata (e quindi distorta) e dipendente dalla scala, originariamente progettata per la navigazione tramite mappe cartacee. Al contrario, i Discrete Global Grid Systems (DGGS) offrono un sistema basato su celle nativamente digitali che rappresenta accuratamente la Terra come uno sferoide. I DGGS suddividono il pianeta in celle tassellate gerarchicamente che abbracciano tutte le scale. Ciò crea un "foglio di calcolo per la Terra" che consente un'analisi e un'integrazione incredibilmente efficienti di grandi set di dati.

Utilizzando celle di area fissa, le informazioni registrate sui fenomeni in una posizione possono essere facilmente referenziate all'area esplicita delle sue celle associate, integrate rapidamente con altri valori di celle da diversi set di dati e analizzate in modo efficiente per fornire riepiloghi validi per qualsiasi selezione di celle scelta. DGGS offre un metodo molto più semplice per ingerire informazioni statistiche e altre informazioni in griglia in sistemi geospaziali più ampi, sbloccando un enorme potenziale per analisi e approfondimenti contestuali migliorati.

DGGS può essere costruito in vari modi per soddisfare diversi obiettivi. Raggiungere l'interoperabilità tra diversi DGGS sarà necessario per garantire che individui e software che utilizzano diversi approcci DGGS possano lavorare insieme senza problemi. Il DGGS Pilot cerca di comprendere e dimostrare tale interoperabilità.

Integrazione tra i sistemi DGGS

Il progetto pilota esplorerà e dimostrerà come gli standard di dati geospaziali possano consentire l'interoperabilità DGGS nella gestione dei disastri o in altri ambiti di interesse per gli sponsor del progetto pilota. Ciò sarà ottenuto prototipando diverse soluzioni DGGS che utilizzano standard di dati geospaziali per collaborare e fornire funzionalità di integrazione, analisi e visualizzazione geospaziale a supporto degli scenari di gestione dei disastri. I risultati forniranno informazioni sulla capacità degli standard OGC attuali ed emergenti di soddisfare questi requisiti di interoperabilità. Ciò porterà a futuri miglioramenti nella progettazione degli standard OGC, inclusa la possibilità di creare nuovi standard ove necessario.

Generazione aumentata di recupero (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un approccio ai "chatbot" AI basati su large language model (LLM) (ovvero linguaggio naturale) che aggiunge un archivio di contenuti autorevole aggiuntivo a cui l'LLM può fare riferimento per le sue risposte. Utilizzando questo approccio, i modelli AI LLM diventano un'interfaccia per le query di fonti autorevoli anziché le fonti stesse. L'approccio offre i vantaggi delle query in linguaggio naturale senza il rischio di allucinazioni derivanti dall'estrapolazione dei dati di training del modello.  

Il progetto pilota AI-DGGS mira a verificare in che modo i DGGS possono essere utilizzati come archivi di contenuti in "chatbot AI", consentendo query in linguaggio naturale come "Quante persone vivono in questa strada che deve essere evacuata?" o "Identifica quali quartieri potrebbero essere colpiti da inondazioni".

Obiettivi del pilota

Attraverso questo progetto, comprenderemo la capacità degli standard OGC per la scoperta, l'accesso e l'elaborazione dei dati di consentire l'integrazione o l'interfacciamento di DGGS indipendenti in vari contesti. Il progetto esplorerà il ruolo delle tecnologie di intelligenza artificiale nell'interrogazione e nella visualizzazione dei DGGS a supporto della generazione di conoscenza. Ciò ci aiuterà a comprendere lo stato attuale dell'interoperabilità dei DGGS nel contesto della rapida integrazione dei dati, a determinare l'idoneità della tecnologia DGGS a soddisfare i requisiti di gestione delle emergenze o altri requisiti (ad esempio, integrazione, analisi e visualizzazione dei dati, nonché localizzazione di oggetti nel mondo reale) e a identificare il lavoro aggiuntivo necessario per realizzare pienamente l'interoperabilità dei DGGS per la gestione delle emergenze, i servizi finanziari, i servizi assicurativi e altre applicazioni.

Gli obiettivi dettagliati sono descritti attraverso i seguenti punti:

1. Integrazione e gestione dei dati:
   
   
   • Dimostrare come gli standard OGC consentano l'integrazione di diverse forme di dati geospaziali (ad esempio climatici, meteorologici, statistici) utilizzando DGGS.
     
     
   • Dimostrare la capacità degli standard OGC di consentire l'uso dell'intelligenza artificiale per supportare l'integrazione e la gestione dei dati DGGS.
     
     
2. Analisi e Visualizzazione:
   
   
   • Prototipo dell'uso degli standard OGC per abilitare l'analisi geospaziale basata sull'intelligenza artificiale e la visualizzazione dei dati archiviati in un DGGS. L'analisi e la visualizzazione comprovate supporteranno i requisiti di gestione delle catastrofi.
     
     
   • Dimostrare l'uso degli standard OGC per l'applicazione di due approcci di intelligenza artificiale con DGGS per la risposta ai disastri:
     • Abilitare un'interfaccia chatbot AI per porre domande ai dati DGGS;
     • Esecuzione di analisi geospaziali all'interno di DGGS utilizzando prompt di chatbot AI con output di risultati sul chatbot e sull'interfaccia utente di mappatura.
       
       
3. Manutenzione:
   
   
   • Creare e mantenere la disponibilità di prototipi accessibili tramite web anche dopo la data di fine del progetto, affinché tutti gli stakeholder e il pubblico possano accedervi.
     
     Idoneità e interoperabilità: comprendere l'idoneità degli standard dei dati geospaziali per supportare l'interoperabilità tra più progetti di griglia DGGS per vari requisiti di gestione dei disastri (o altri).
     
     
   • Dimostrare l'interoperabilità di DGGS indipendenti utilizzando la bozza API OGC – Standard DGGS.

I partecipanti al progetto pilota proporranno soluzioni e prototipi di implementazione attraverso un processo di innovazione collaborativo.