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GCRI · 人工知能と自律システム

公開済みの地図

Maps of Artificial Intelligence and Autonomous システム are published here once their data rights are cleared and they have been reviewed. Each shows its time and space reference, its sources and its uncertainty.

01ワークスペース

The workspace for released maps.

Map workspace

Public service pilot · Layers 6 · Scale 1:244,000 · Example interface, not a record

Draft viewGCRI・人工知能と自律システム

公開済みの地図

schematic · example geography

レイヤー

登録簿のモデル公表統計各成果記録の準備が整い次第、
Evaluations passed評価済み各成果記録の準備が整い次第、
Agent actions needing観測各成果記録の準備が整い次第、
Compute per training報告値Off
Administrative公表統計Off

Feature inspector

Feature
Public service pilot · cell H-1979
値
0.3 index, illustrative
ソース・パスポート
SP-1771 · licence open
不確実性
range shown, not a point
Map workspace.説明用のインターフェースです。ライブデータではありません。

Artificial Intelligence and Autonomous Systems · Map workspace. Map workspace: example names and illustrative values, not a record.

02What is shown

Released, referenced and rights-cleared.

  • Time and space reference for every view.
  • Sources and licence.
  • Uncertainty and known limits.
  • Version and date of release.
03地理

Energy now worldwide.

Night lights, population density and land cover across the world, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページの現在のエネルギー

このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
提供者
NASA LAADS DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
提供者
NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新の月)
出典
MERRA-2(NASA GMAO / GES DISC)
提供者
NASA GMAO / GES DISC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
月次、再解析モデル、GIBS が公開する最新の月
ビルド時点で最新
2026-07-01
解決
約 2 km メッシュ
不確実性
再解析モデルによる、陸域に入射する月平均日射量の推定値で、太陽光資源の指標です。個別地点の発電量評価ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新年)
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
VIIRS NOAA-20(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による取得、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
表示日の地表面温度の衛星観測値で、冷房需要の指標です。気温でも熱波警報でもありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

Energy now, framed on the world.NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・NASA/NOAA VIIRS・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム(LAADS DAAC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • MERRA-2 再解析、NASA 全球モデリング・同化オフィス。NASA GES DISC が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • Observed (EO): NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 過去1年の日別気温(ERA5、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 気候変動サービスの 2026 年の情報を含みます。
  • 過去1年の日別気温と日照(NASA POWER):これらのデータは、NASA 地球科学・応用科学プログラムの資金による NASA ラングレー研究センター(LaRC)の POWER プロジェクトから取得しました。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • オプションのレイヤー(レイヤー一覧の10の出典:ライブ、予報、観測、背景情報)は、表示時に提供者のクレジットを地図上とここに示します。予報はモデルの出力であり、派生指数は推計値です。

レイヤーと日付

  • 夜間光(日次):VIIRS Black Marble(VNP46A2)、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
  • 陸域の地表入射日射量、月平均:MERRA-2、NASA GMAO / GES DISC · 2026年7月
  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
  • 日中の地表面温度:VIIRS NOAA-20、NASA LANCE · 2026年10月13日

04指標

What a released map in this field would carry.

指標単位周期エビデンス・ラベルテーマ
Benchmark score with uncertaintyscore with confidence intervalper evaluation報告値モデル評価
Contamination checks reportedpercent of evaluations reporting checksper evaluation申告済みモデル評価
Red-team findings by severitycount by severity classper exercise報告値モデル評価
Performance gap between subgroupsdifference in error ratesper evaluation観測モデル評価
Post-deployment incident reportscount by type月次報告値モデル評価
較正誤差expected calibration errorper evaluation観測モデル評価
Task success rate on agent benchmarkspercent of tasks completed correctlyper evaluation報告値エージェント型システム
Actions requiring human approvalpercent of consequential actionsper deployment申告済みエージェント型システム
Prompt injection success ratepercent of attempts succeedingper evaluation観測エージェント型システム
Agent incidentscount by severity月次報告値エージェント型システム
Actions logged and attributablepercent of agent actionsper deployment観測エージェント型システム
Mean task length before human interventionsteps or minutesper evaluation観測エージェント型システム
Vulnerabilities reported in AI frameworks and librariescount of CVE entries月次報告値Ai cyber security
Adversarial robustnessaccuracy under a stated attackper evaluation観測Ai cyber security
Models with signed provenancepercent of deployed modelsper inventory申告済みAi cyber security
AI-related security incidentscount by technique年次報告値Ai cyber security
Time to detect AI system compromisehoursper incident観測Ai cyber security
Organisations with AI security policiespercent of surveyed organisationsper survey報告値Ai cyber security
Studies sharing code and datapercent of published ML studiesレビューごと観測Ai in science
Leakage issues identified in reviewscount by typeレビューごと報告値Ai in science
Out-of-distribution performanceerror on held-out regimesper evaluation観測Ai in science
Emulator error against reference simulationerror metricper evaluation観測Ai in science
Journals with AI use policies件数年次申告済みAi in science
Compute used for scientific model trainingfloating point operationsper model推定Ai in science
Public algorithm registerscount of システム registeredper update公表統計Ai and public services
Algorithmic impact assessments completedpercent of deployed systems年次申告済みAi and public services
Error rate by population groupdifference in error ratesper audit観測Ai and public services
Decisions appealed and overturnedcount and percent年次公表統計Ai and public services
Systems with human review of adverse decisionspercent of systemsレビューごと申告済みAi and public services
Audit findings on public sector algorithmscount by severityper audit cycle報告値Ai and public services
Crashes involving automated driving systemscount by severity月次公表統計自律型の物理システム
Disengagements or interventionscount per distance or hour年次報告値自律型の物理システム
Distance driven autonomouslykilometres年次申告済み自律型の物理システム
Industrial robot injuries件数年次公表統計自律型の物理システム
Operating domain exceedancescount of events outside design domainper deployment観測自律型の物理システム
Drone incidents near aircraft件数年次報告値自律型の物理システム
Data centre electricity consumptionterawatt hours per year年次推定計算資源とエネルギー
電力使用効率ratio of facility to IT energy年次申告済み計算資源とエネルギー
Water usage effectivenesslitres per kilowatt hour年次申告済み計算資源とエネルギー
Grid connection requests from data centresmegawatts requested四半期ごと公表統計計算資源とエネルギー
Training compute of notable modelsfloating point operationsper model推定計算資源とエネルギー
Energy per inferencewatt hours per queryper measurement推定計算資源とエネルギー
Employment in occupations highly exposed to AIpercent of employment評価ごと推定労働と社会への影響
Firms using AIpercent of firms年次報告値労働と社会への影響
Workers using AI tools at workpercent of workersper survey報告値労働と社会への影響
AI-related job postingsshare of postings月次観測労働と社会への影響
Participation in AI skills trainingpercent of workforce年次報告値労働と社会への影響
Wage changes in exposed occupationspercent change年次公表統計労働と社会への影響
05プロセス

プロセスの進め方。

Process explorer · Process

Released maps: Layers to published map

7 steps4 段階1 gate

プロセス

Released maps: Layers to published map

レイヤーはその権利とともに取り込まれ、位置合わせされ、分析され、不確実性を確認されたうえで、公開しても安全かのレビューを経て公開されます。地図は、ガバナンスのもとにある空間的な主張です。

  1. 01 Data

    1. 01権利を伴う元レイヤーデータセット · NXS-GRX (正規データ、来歴、リスク)Global Risks Index(NXS-GRX)のプロダクトの空間ビューは、境界ライセンスのゲートのもとにあります。権利の分類が、レイヤーの利用方法を定めます。
  2. 02 調和させる

    1. 02座標参照系と境界のバージョン記録・ NXS-EOP (地球観測とデジタルツイン)対象地域は、その座標参照系、ポリゴンの妥当性、観測の支持を保持します。境界のバージョンは保存されます。
    2. 03単位、変数、時間を調和させるステップ単位のメタデータ、変換の記録、変換ログが必要です。位置合わせはエビデンス上の事象であり、隠れた前処理ではありません。
  3. 03 分析と確認

    1. 04記録された処理レシピで分析するモデル · GIS チームA processing recipe records parameters, calibration, inputs and output lineage. The analysis methods are named in each product’s own record.
    2. 05空間的不確実性の確認ゲート空間的不確実性は記録され、下流での利用に影響します。不確実性の高いポリゴンは、内部レビューには適していても、公開しても安全な公開には適さない場合があります。
  4. 04 公開

    1. 06空間メタデータのバンドル記録バンドルには、境界の種類、管轄、ジオメトリのバージョン、投影法、解像度、出典、時間枠、不確実性、アクセス区分が記録されます。
    2. 07地図の公開しても安全な公開決定出力記録には、秘匿処理、不確実性、公開の安全性を確認したレビュー担当者が明記されます。地図はガバナンスのもとにある空間的な主張であり、単なる絵では決してありません。

時空間インテリジェンス · Data protocols: semantic, jurisdictional and temporal intelligence · NXS-EOPDesigned programme process, not a record of operation. No cycle has run and every programme is at service level R0. A gate is a programme decision, never a public-authority approval, certification or deployment authorisation. The pages cited are design doctrine.

06Reading the maps

Cautions that apply to AI maps.

  • Compute location maps show known facilities; many are undisclosed.
  • Adoption maps based on surveys are not comparable across countries.
  • Energy intensity of AI varies by workload and hardware.
07ステータス

Releases appear as they are reviewed.

分析は、承認されたプロジェクトについて Foundry; reviewed releases are listed here.

08出典

Where this page’s references lead.

このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。

09質問

質問と回答。

Can I request a map or model?
宛先 お問い合わせフォーム with what you need and why.
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRI人工知能と自律システム指数関数的テクノロジーLabs のエビデンス
人工知能と自律システム

手法、データセット、または問いを持ち込んでください。

情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。