Gelişen teknolojiyle birlikte, hızlı ve doğru karar verme gerekliliği giderek artmaktadır. Ancak, coğrafi analizlerin karmaşıklığı ve zaman alıcı doğası genellikle bu süreci engellemektedir. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) alanındaki ilerlemelere rağmen, coğrafi verilere erişim ve bunları işleme süreçleri özellikle uzman olmayanlar için karmaşık kalmaktadır.

Coğrafi analizler, coğrafi verilerin toplanması, depolanması, analiz edilmesi ve sunulması gibi çok çeşitli süreçleri içerir. Bu süreçler genellikle çeşitli uzmanlık alanları gerektirir ve bu nedenle genellikle uzmanlar tarafından gerçekleştirilir. Ancak, günümüzde çeşitli araçlar ve teknolojiler sayesinde coğrafi analizler artık daha erişilebilir hale gelmiştir.

CBS, coğrafi verileri görsel ve sayısal olarak temsil etmek için kullanılan bir teknolojidir. Bu teknoloji, haritalar, tablolar ve grafikler gibi çeşitli veri görselleştirme yöntemlerini kullanarak verileri anlamamıza ve analiz etmemize olanak tanır. CBS ayrıca coğrafi verileri analiz etmek için çeşitli araçlar ve yöntemler sağlar, bu da karar verme süreçlerini iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Özetlemek gerekirse, coğrafi analizlerin karmaşıklığı ve zaman alıcı doğası, hızlı ve doğru karar verme süreçlerini engelleyebilir. Ancak, gelişen teknoloji sayesinde, coğrafi analizler artık daha erişilebilir hale gelmiştir ve bu da karar verme süreçlerini iyileştirmeye yardımcı olabilir.

Güncel Zorluklar

Manvi ve diğerleri (2023) tarafından gözlemlendiği gibi, “Kararların şimşek hızıyla alındığı hızlı bir dünyada, doğru ve zamanında coğrafi verilere erişim hala bir zorluk olarak kalmaktadır.” Ayrıca, Zhang ve diğerleri (2023) doğru bir şekilde belirtmektedir ki “Coğrafi uzmanlar, sıralı araçlar, mekansal algoritmalar ve CBS işlemleri kullanarak coğrafi görevleri kolayca halledebilirken, bu araçların kullanımı uzman olmayanlar için zordur.”

Bu zorluklara ek olarak, Mai ve diğerleri (2023) coğrafi görevlerin çoklu modal doğasından kaynaklanan nedenlerden dolayı GeoAI dil modellerinin (LLM’lerinin) geliştirilmesindeki karmaşıklığı vurgulamaktadır.

Deneyimlediğimiz başlıca zorluklar:

• Mevcut CBS araçlarının yüksek maliyeti ve karmaşıklığı.
• Bu araçların kullanımında uzman olmayan kişilerin zorlanması.
• Coğrafi analizde zaman alıcı süreçler.

GEOGPT Çözümü

GeoGPT adlı bir çözüm geliştiren ekip, veri toplama ve analiz süreçlerini otomatikleştirmek için üretken yapay zeka teknolojisinden yararlanıyor. Bu web tabanlı araç, kullanıcıların metin girdileri aracılığıyla coğrafi veri üretmelerine ve analiz etmelerine olanak tanıyor.

OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT, 2019 ile 2023 arasında çıkarılan ilerleyici sürümleriyle küresel çapta önemli bir etki yarattı. 2024’te “GPT’ler” (özelleştirilebilir ChatGPT sürümleri) ve GPT mağazasının tanıtılması başka bir kilometre taşını oluşturdu. GeoGPT kavramı, ChatGPT hala bir eklenti sistemi üzerinde çalışırken ortaya çıkan bir kavramdı ve daha sonra yeni GPT çerçevesi altında geliştirildi.

GeoGPT’nin geliştirilme fikri, 2023’teki Yakın Doğu çatışması sırasında ortaya çıktı. Bu çatışma, hızlı, güvenilir toplu coğrafi kodlama yapma ihtiyacını ortaya çıkardı ve etkilenen toplulukları belirlemek ve insani yardım yanıtlarını desteklemek için bu çözüm geliştirildi. Ekibin, coğrafi kavramlarla tanışık olmayanlar için veri kümelerine erişim ve bunları işleme zorluklarını fark ettiği belirtiliyor.

GPT-3.5 piyasaya sürüldüğünde, Geo-LLM (coğrafi dil modeli) kavramı üzerine tartışmalar yapılmaya başlanmış ve birkaç araştırma makalesi bu fikri ele almıştı. ChatGPT’nin geliştirilmiş özellikleri, halka açık bir Geo-LLM’nin geliştirilmesini mümkün kıldı. Bu özellikler arasında JSON verilerini işleme, görüntüleri yorumlama ve API’leri kullanma yetenekleri bulunmaktadır.

Ekibin, OpenAI’nın API’sini yerel bir makinede kullanarak yaptığı ilk deneyler umut verici sonuçlar verdi. Bu da ekibi çeşitli veri kümelerini entegre eden özel bir GPT oluşturmaya teşvik etti. Bu veri kümeleri arasında yönetim sınırları (seviyeler 0, 1 ve 2), yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri (10m), bina izdüşümleri, nüfus verileri, uydu görüntülerinden NDVI ve görüntülerden konum verileri bulunmaktadır.

GeoGPT, hız ve kullanım kolaylığı odaklı olarak tasarlandı. Geniş bir kullanıcı tabanını hedefleyen GeoGPT, veri çıkarma ve işleme sürelerini azaltmayı amaçlamaktadır.

Ekip ayrıca şu şekilde bir not düşüyor.

Bu proje için şu an sadece başlangıç aşamalarındayız ve ilerleyen zamanlarda daha fazla işlevsellik ve veri seti eklemeyi planlıyoruz.

GeoGPT ve özellikleri hakkında daha fazla bilgi almak için ageospatial.com adresindeki web sitemizi ziyaret edebilir veya demo videomuzu izleyebilirsiniz. Ayrıca, GeoGPT+’yı denemek isterseniz (ChatGPT 4 gereklidir), bizimle contact@ageospatial.com e-posta adresi aracılığıyla iletişime geçebilirsiniz.

Projemize destek olmak isterseniz, bize bir kahve alarak katkıda bulunabilirsiniz.

Bende bu projenin takibindeyim. Siz ne düşünüyorsunuz.