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Die Planetary Prediction Engine übernimmt nach einer Anfrage in natürlicher Sprache die Suche und Aufbereitung von Daten sowie Modellierung und Auswertung. In Tests erzielte das experimentelle System laut Google bessere Ergebnisse als eine manuelle Expertenpipeline.
Google Research kombiniert dafür unter anderem Data Commons, Google Earth Engine und geospatiale Foundation-Modelle. Die Erstellung komplexer Vorhersagemodelle soll sich dadurch von mehreren Wochen auf wenige Minuten verkürzen.
Bei 21 Gesundheitsindikatoren der US-Seuchenschutzbehörde erreichte die Engine laut Google einen mittleren R²-Wert von 76,8 Prozent. Eine manuelle Expertenpipeline kam auf 60 Prozent. Bei der Modellierung von Ernährungssicherheit in Nigeria verdoppelte sich der Vergleichswert laut der begleitenden Studie nahezu.
Für die Vorhersage neuer Ebola-Ausbruchsgebiete im Kongo identifizierte das System 15 von 18 betroffenen Gesundheitszonen. Google bezeichnet die Technologie ausdrücklich als experimentell. Ihr wichtigster Schritt ist nicht ein weiterer Chatbot, sondern die Automatisierung einer spezialisierten Forschungskette von der Datenauswahl bis zur Prognose.
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