في مجال العلوم الجيولوجية ، تعد الخرائط الجيولوجية أداة أساسية لفهم سطح الأرض والهياكل تحت الأرض. ومع ذلك ، فإن تفسير هذه المخططات المعقدة يتطلب الخبرة والخبرة الواسعة. من أجل تحسين مستوى الذكاء في هذا المجال ، أطلقت شركة Microsoft Research Asia مؤخرًا مجموعة Geomap Geomap Betic ، والتي تُستخدم خصيصًا لتقييم أداء نماذج اللغة الكبيرة المتعددة الوسائط (MLLMs) في فهم الخريطة الجيولوجية.
يمثل إطلاق Geomap-beck خطوة مهمة في تطبيق الذكاء الاصطناعي لتفسير الخريطة الجيولوجية. أجرى باحثو Microsoft مناقشات متعمقة مع خبراء من الأكاديمية الصينية للعلوم الجيولوجية وجامعة ووهان وقرروا القدرات الرئيسية الخمس المطلوبة لفهم الخريطة الجيولوجية: استخراج المعلومات ، المواقع ، المرجع ، التفكير والتحليل. تغطي هذه القدرات جوانب متعددة من الحصول على المعلومات الأساسية إلى أداء المهام المنطقية المعقدة ، مما يضمن أن الذكاء الاصطناعى لديه فهم شامل للخرائط الجيولوجية.
باستخدام أكثر من 7000 خريطة جيولوجية ، أنشأ الباحثون مقاعد الجيوماب وولد أكثر من 3000 سؤال مع إجابات قياسية لتقييم قيود النماذج المتعددة الوسائط الموجودة في تفسير الخريطة الجيولوجية. تشمل التحديات الشائعة معالجة الصور عالية الدقة ، والحاجة إلى معرفة المجال ، والتمثيل البصري المتنوع.
من أجل زيادة تعزيز التحليل الذكي للخرائط الجيولوجية ، قامت Microsoft أيضًا بتطوير Geomap-Agent ، والتي ليس لديها فقط القدرة على الخرائط الجيولوجية الرقمية ، ولكن أيضًا تحسنت بشكل كبير في معالجة الصور عالية الدقة وتطبيق المعرفة بالمجال. تتضمن بنية Geomap-Agent ثلاث وحدات أساسية: استخراج المعلومات الهرمية ، وحقن المعرفة بالمجال والأسئلة والإجابة السريعة المعززة. يسمح مزيج هذه الوحدات النمطية بتحليل المعلومات الجيولوجية المعقدة بكفاءة ودقة.
قال الباحثون إن إطلاق Geomap-Bench و Geomap-Agent لا يوفر فقط أساسًا بحثًا جديدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعى في مجال الجيولوجيا ، بل سيعزز أيضًا بشكل كبير رقمنة وذكاء المعلومات الجيولوجية ، ولها آثار بعيدة المدى على مجموعة واسعة من الحقول مثل تحذير الكوارث واستكشاف الموارد.