Large Geospatial Model คืออะไร? อนาคตของ AI ที่เข้าใจโลกจริง
Large Geospatial Model (LGM) คือโมเดล AI/ML ขนาดใหญ่ที่ถูกออกแบบมาเฉพาะสำหรับ ข้อมูลเชิงพื้นที่ (geospatial data) ซึ่งรวมข้อมูลตำแหน่ง พิกัด ภาพถ่ายดาวเทียม เส้นทาง จุดสนใจ (POIs: Point of Interests) และข้อมูลภูมิสารสนเทศอื่น ๆ เพื่อให้ AI เข้าใจโลกจริงบนพื้นที่ เหมือน “แผนที่ฉลาดแบบเรียลไทม์”
Large Geospatial Model คืออะไร?
โมเดลประเภท foundation ขนาดใหญ่ (เหมือน LLM แต่เข้าใจ “พื้นที่”) ที่เรียนรู้จากข้อมูลประเภทต่างๆ
- ภาพถ่ายดาวเทียม (satellite imagery)
- ภาพถ่ายโดรน ภาพถ่ายทางอากาศ (aerial imagery)
- ข้อมูล GIS (GeoJSON, shapefiles)
- GPS tracks, mobility data
- แผนที่ถนน สิ่งปลูกสร้าง (OSM: Open Street Map)
- Time-series geospatial (เช่น Urban growth)
- Climate & weather data
โมเดลสามารถ เรียนรู้แบบ multi-modal: ภาพ + ข้อความ + พิกัด + เวลา
ความสามารถหลักของ Geospatial Foundation Models
|
ความสามารถ |
อธิบาย |
|
Image understanding |
แปลความภาพดาวเทียม เช่น อาคาร ถนน น้ำท่วม |
|
Vector/Spatial reasoning |
เข้าใจรูปทรงพื้นที่ เขตแดน เส้นทาง |
|
Spatial-temporal modeling |
วิเคราะห์ pattern ที่เปลี่ยนตามเวลา |
|
Semantic segmentation |
แบ่งพื้นที่เป็นประเภทต่าง ๆ (building / forest / road) |
|
Forecasting |
คาดการณ์ flood, wildfire, traffic, urban growth |
|
Geocoding / reverse geocoding |
ให้พิกัด-บอกตำแหน่งได้ในภาษาธรรมชาติ |
|
Query in natural language |
“พื้นที่นี้เสี่ยงน้ำท่วมไหม?” แล้วตอบด้วยข้อมูลแผนที่จริง |
|
Autonomous mapping |
สร้างแผนที่อัปเดตอัตโนมัติด้วยภาพใหม่ |
ตัวอย่างโมเดลจริง (ล่าสุด 2024–2025)
1) Google – Earth Engine + GeoLM / Geo-FM
- Foundation model เข้าใจภาพดาวเทียมระดับ global
- ใช้อธิบายการเปลี่ยนแปลงดิน ป่า เมือง น้ำท่วม
2) Meta – Segment Anything + SAM 2 (GIS)
- ใช้ segmentation กับภาพดาวเทียมและ aerial
3) OpenAI + Mapbox (Rumored integrations)
- LLM + spatial knowledge
- ใช้การถามตอบ location-based ในภาษาธรรมชาติ
4) Microsoft Planetary Computer Models
- ใช้ข้อมูลดาวเทียมระดับ petabytes
- Climate / disaster prediction
5) HuggingFace Geospatial Models
- Prithvi (NASA + IBM)
- SatMAE
- ViT-based geospatial encoders
LGM ใช้ทำอะไรได้บ้าง?
🌧 Disaster & risk modeling
- คาดการณ์ น้ำท่วม ภัยแล้ง ดินถล่ม
- ประเมินความเสี่ยง ESG / climate risk
🏙 Urban & infrastructure planning
- วิเคราะห์การเติบโตของเมือง
- ค้นหาพื้นที่เหมาะสร้างสาขา ร้านค้า
🚗 Mobility & transportation
- วิเคราะห์เส้นทาง
- ทำนาย traffic volume
🌾 Agriculture & forestry
- คาดการณ์ผลผลิต
- ตรวจจับไฟป่า
🏦 การประยุกต์ในภาคธนาคาร
สำหรับ Risk / Lending
- Property value estimation จากภาพดาวเทียม
- Crop loan risk scoring สำหรับเกษตรกร
- Predict flood impact on collateral (บ้าน/ที่ดิน)
สำหรับ Marketing / Location Strategy
- Geo persona segmentation
- Demand mapping: พื้นที่ใดใช้บัตร/สินเชื่อเยอะ
- Location-based cross-sell (LBS)
สำหรับ Operation
- Optimal branch/ATM placement
- Fraud detection ด้วย mobility patterns
ความต่าง: LGM vs LVM vs LLM
|
Model |
เข้าใจอะไร |
Use case |
|
LLM |
ภาษา |
Chat / documents / reasoning |
|
LVM |
ภาพทั่วไป |
วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ |
|
LGM (Geospatial) |
ภาพ + แผนที่ + พิกัด + เวลา |
GIS, satellite, disaster, mobility |
LGM = LLM + Vision + Spatial reasoning
