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Geo-analytical transformations for answering questions with data

Descrizione del progetto

L’intelligenza artificiale risponde a domande di carattere geografico

I sistemi di informazione geografica (SIG) svolgono un ruolo cruciale nel rispondere a complesse domande spaziali in diversi ambiti scientifici. L’ascesa dell’intelligenza artificiale (IA) nei campi della geografia e delle geoscienze ha suscitato la speranza che i dati geografici possano essere facilmente riutilizzati senza richiedere competenze tecniche in ambito di SIG. I metodi di risposta alle domande geografiche (GeoQA, geographic question-answering), che consentono agli utenti di interrogare i dati spaziali utilizzando il linguaggio naturale, sono particolarmente promettenti in tal senso; ciononostante, molte domande di carattere geografico richiedono qualcosa di più che il recupero di mappe memorizzate, ovvero la trasformazione dinamica dei dati al fine di generare nuove mappe. Alla luce di tali premesse, il progetto GeoTrAnsQData, finanziato dal CER, sta sperimentando un approccio che consente all’IA di interpretare le domande spaziali in termini di trasformazioni analitiche, permettendo in definitiva agli scienziati di quantificare i fenomeni geografici attraverso la generazione di mappe in linguaggio naturale.

Obiettivo

Geographic information systems (GIS) and corresponding data sources are of major importance for answering the questions posed by data scientists from various domains of application. The recent trend of adopting Artificial Intelligence (AI)-based methods in Geography and Geoscience has spurred hopes that geographic information can be successfully reused across disciplines without requiring the technical skills of GIS. In this context, geographic question-answering (GeoQA) methods are particularly promising because they enable users without a technical background to answer their questions about geographic space using natural language. However, most geographic questions data scientists may want to answer require some form of geo-analytical transformation of maps. Answer maps need to be (re)generated from data, rather than retrieved from storage. In contrast, stored maps are frequently lacking, outdated, biased, or of insufficient quality. For example, instead of retrieving statistical facts about noise intensity in a city, we might want to know about the coverage of noisy areas in this city. Yet, while the latter map might not be readily available, it could be generated from available sources. State-of-the-art factoid-based GeoQA methods are insufficient for this purpose because they directly match questions to facts, skipping over the problem of how unknown answers may be generated from these sources. In this project, we will develop an entirely novel paradigm for data-based question-answering, called transformative GeoQA, including a theory of geo-analytical transformations. The latter not only allows us to interpret questions in terms of the procedures for answering them but also to describe geodata as a source or purpose of a transformation. In GeoTrAnsQData, we lay the methodical and theoretical foundations for a groundbreaking data ecosystem that enables the quantification of geographic phenomena by generating maps using natural language.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2024-COG

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Istituzione ospitante

UNIVERSITEIT UTRECHT
Contributo netto dell'UE
€ 1 999 500,00
Costo totale
€ 1 999 500,00

Beneficiari (1)