Programa específico: CHIST-ERA IV 2023

España, a través de la Agencia Estatal de Investigación (AEI), participa en la convocatoria de proyectos de investigación transnacionales sobre ciencias y tecnologías de la información y de las comunicaciones, en el marco de la red europea de investigación ERA-NET CHIST-ERA: “European Coordinated Research on Long-term Challenges in Information and Communication Sciences & Technologies ERA-NET”.

Proyecto PCI2025-163213 financiado por MICIU/AEI /10.13039/501100011033 y Cofinanciado por la Unión Europea

Código: PCI2025-163213

UPV/EHU: Beneficiario

IP UPV/EHU:  Gorka Azkune Galparsoro / Eneko Agirre Bengoa

Inicio del proyecto: 01/06/2025
Fin del proyecto: 31/05/2028

Breve descripción:

Las recientes investigaciones en Inteligencia Artificial (IA) han dado lugar a un cambio de paradigma gracias a los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM). Si bien los LLM surgieron de la investigación en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), hoy en día es bien sabido que las metodologías de aprendizaje por transferencia zero-shot y de few-shot, así como las novedosas estrategias de prompting, hacen posible su implementación más allá del ámbito del PLN, logrando un rendimiento impresionante en una amplia gama de dominios y tareas. Sin embargo, la implementación de los LLM en sistemas de información geográfica aún se encuentra en sus primeras etapas.
El proyecto Geo-R2LLM busca crear un nuevo paradigma para la construcción de LLM geográficos multimodales y con conocimiento, replanteando el modo de generación de LLM con recuperación y razonamiento sobre múltiples fuentes externas de conocimiento multimodal para fundamentar predicciones. Los LLM geográficos multimodales mejorados se integrarán en un prototipo de sistema de IA geoespacio-temporal (GeoAI) y se evaluarán
en una aplicación piloto relacionada con sistemas de navegación contextual en un entorno urbano complejo. Los servicios de navegación pueden considerarse uno de los servicios basados ​​en la localización más críticos y ampliamente adoptados en la sociedad moderna, por lo que el proyecto tiene un gran potencial de impacto también fuera del ámbito académico.
Esta investigación conducirá a avances fundamentales en múltiples disciplinas que abarcan la GeoIA, el razonamiento espacio-temporal, la recuperación de información y la comprensión del lenguaje natural, sentando las bases para plataformas de IA más eficaces en diversos ámbitos
relacionados con la geografía y la ciencia de la información geográfica.