गूगल ने अपने गूगल अर्थ एआई में एक महत्वपूर्ण सुधार पेश किया है, जिसे जियोस्पेशियल रीजनिंग कहा जाता है। यह नई क्षमता सामान्य खतरों की चेतावनी देने से आगे बढ़कर प्राकृतिक आपदाओं के दौरान जोखिम वाले विशिष्ट क्षेत्रों और बुनियादी ढांचे की पहचान करने के लिए डिज़ाइन की गई है। जेमिनी-आधारित वास्तुकला द्वारा संचालित यह नवाचार, विभिन्न डेटा परतों—जैसे बाढ़ सिमुलेशन, जनसंख्या घनत्व मानचित्र और बुनियादी ढांचे की योजना (schematics)—को स्वचालित रूप से सहसंबंधित करता है। इसका परिणाम यह होता है कि यह उच्च-सटीकता (high-fidelity) के साथ उत्तर देता है कि किन विशिष्ट समुदायों, पावर ग्रिडों या चिकित्सा सुविधाओं को सबसे बड़ा खतरा है।
यह तकनीकी छलांग प्रतिक्रियाशील चेतावनी प्रणालियों से हटकर सक्रिय, प्रणालीगत कार्रवाई की ओर एक निर्णायक बदलाव का प्रतिनिधित्व करती है। यह गूगल अर्थ इंजन की नींव पर आधारित है, एक ऐसा मंच जिसने एक दशक से अधिक समय से वैज्ञानिकों को पचास वर्षों से अधिक की वैश्विक उपग्रह इमेजरी तक पहुंच प्रदान की है। जबकि पिछले उपकरण, जिनमें गूगल की मौजूदा एआई-संचालित बाढ़ पूर्वानुमान प्रणाली शामिल है जो दो अरब लोगों को चेतावनी देती है, मुख्य रूप से चल रही घटनाओं की सूचना देने वाली प्रणालियों के रूप में कार्य करते थे, जेमिनी की तर्क क्षमताओं से उन्नत यह अद्यतन अर्थ एआई, डेटा के पीछे के अर्थ को स्पष्ट करने के लिए इंजीनियर किया गया है।
यह नई कार्यक्षमता विश्लेषकों को सीधे, जटिल प्रश्न पूछने की अनुमति देती है। उदाहरण के लिए, एक नगरपालिका जल प्रणाली प्रबंधक अब सिस्टम से उन क्षेत्रों का पता लगाने के लिए प्रश्न कर सकता है जहां हाल ही में जलधारा कम हो गई है—जो संभावित धूल भरी आंधी गतिविधि का संकेत है—या पीने योग्य जल आपूर्ति को खतरे में डालने वाले हानिकारक शैवाल प्रस्फुटन (algal blooms) की पहचान कर सकता है। गूगल इन परिष्कृत मॉडलों को गूगल क्लाउड के माध्यम से विश्वसनीय परीक्षकों (Trusted Testers) तक पहुंचा रहा है, जिससे विश्लेषणात्मक शक्ति इसके आंतरिक अनुप्रयोगों से परे वाणिज्यिक संस्थाओं और शैक्षणिक जांचकर्ताओं तक विस्तृत हो रही है।
परिवर्तनकारी प्रभाव पहले से ही आवश्यक क्षेत्रों में परखे जा रहे हैं। विश्व स्वास्थ्य संगठन (World Health Organization) लोकतांत्रिक गणराज्य कांगो (Democratic Republic of Congo) में हैजा के प्रकोप का पूर्वानुमान लगाने के लिए अर्थ एआई का उपयोग कर रहा है, जिसमें स्थानीयकृत रोग आँकड़ों को गूगल के मॉडलों के साथ एकीकृत करके संवेदनशील क्षेत्रों की पहचान समय से पहले की जाती है। उपयोगिता क्षेत्र में, एयरबस (Airbus) बिजली कंपनियों को ट्रांसमिशन लाइनों पर पेड़ की छतरी के अतिक्रमण की पहचान करने में मदद करने के लिए इस उपकरण का उपयोग कर रहा है, जो जंगल की आग की रोकथाम में एक महत्वपूर्ण कदम है। इसके अलावा, गैर-लाभकारी संस्था गिवडायरेक्टली (GiveDirectly) आपदाओं के बाद सीधे नकद सहायता के लिए परिवारों को प्राथमिकता देने हेतु बाढ़ प्रभाव और जनसांख्यिकीय डेटा को मिलाने के लिए जियोस्पेशियल रीजनिंग का उपयोग कर रही है।
दीर्घकालिक निहितार्थों से वैश्विक आर्थिक संरचना को नया आकार मिलने की उम्मीद है, विशेष रूप से बीमा जैसे उद्योगों के लिए जिन्हें बढ़ते जलवायु अस्थिरता जोखिमों को मापना आवश्यक है। वैश्विक ब्रोकरेज मैकगिल एंड पार्टनर्स (McGill and Partners) पहले से ही तूफान मॉडलिंग के लिए अर्थ एआई को एकीकृत कर रहा है, जो तूफान के बाद क्षति का आकलन करने से हटकर लैंडफॉल से पहले सटीक जोखिम मात्रा निर्धारण (quantification) पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। यह तकनीक प्रभावी ढंग से ग्रह-स्तरीय अंतर्दृष्टि का लोकतंत्रीकरण करती है, जिससे नगर पालिकाओं और अग्रिम पंक्ति के प्रतिक्रियाकर्ता मौसम, जनसंख्या और बुनियादी ढांचे की परस्पर जुड़ी प्रणाली को एक एकल, उत्तरदायी इकाई के रूप में देखकर अधिक चतुर और फुर्तीले निर्णय लेने में सक्षम होते हैं।