Planetary Prediction Engine: Autonomous Geospatial Prediction via Intelligent Data Selection and Foundation Model Embeddings

구글이 자연어 질문만 넣으면 지구 관측 데이터를 스스로 찾아 합쳐서 예측 모델까지 만드는 지리공간 자율 에이전트를 발표했다.

이 논문은 한마디로 자연어 질문 하나로 지리공간 예측 모델을 끝까지 만드는 자율 AI 시스템 PPE를 소개한다. 데이터 선택, 데이터 정제, AutoML 3단계를 LLM 오케스트레이터가 진행하고, 공개 데이터 플랫폼에서 공변량(예측에 도움되는 변수)을 가져와 지리공간 파운데이션 모델(PDFM, AlphaEarth) 임베딩과 융합한다. 미국 건강지표 21개 평균 R² 76.8%(전문가 베이스라인 60.0%), 나이지리아 식량안보 지표 R² 66.1%(기존 31.5%), 콩고 에볼라 유행 예측 Recall@10 83.3%(기존 SOTA 대비 +10.3%p) 등 수제 전문가 모델을 능가했다.

핵심 요약

• 자연어 질문만으로 700단계가 넘는 지리공간 예측 파이프라인을 데이터 발굴부터 모델 선택까지 자동화했다.
• 지리공간 파운데이션 모델 임베딩과 실시간 수집 공변량을 융합해 예측 특징을 만든다.
• 미국 CDC 건강지표 21개 평균 R²를 60.0%에서 76.8%로, 전문가 베이스라인을 크게 앞질렀다.
• 2026 콩고 에볼라 유행 예측에서 5주 연속 예보로 신규 침입 보건구 18곳 중 15곳을 미리 짚어냈다(Recall@10 83.3%).
• 타깃 누출 방지와 과적합 가드 같은 검증 장치를 에이전트 루프 안에 내장했다.

논문 링크

외부 연구를 정리한 자료입니다. HDATF가 발표한 논문이나 제품 성능을 측정한 결과는 아닙니다.