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.
The workspace for released maps.
Map workspace
Public service pilot · Layers 6 · Scale 1:244,000 · Example interface, not a record
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
Artificial Intelligence and Autonomous Systems · Map workspace. Map workspace: example names and illustrative values, not a record.
Released, referenced and rights-cleared.
- Time and space reference for every view.
- Sources and licence.
- Uncertainty and known limits.
- Version and date of release.
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)
キーボード(地図にフォーカスがある場合)
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
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
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 uncertainty | score with confidence interval | per evaluation | 報告値 | モデル評価 |
| Contamination checks reported | percent of evaluations reporting checks | per evaluation | 申告済み | モデル評価 |
| Red-team findings by severity | count by severity class | per exercise | 報告値 | モデル評価 |
| Performance gap between subgroups | difference in error rates | per evaluation | 観測 | モデル評価 |
| Post-deployment incident reports | count by type | 月次 | 報告値 | モデル評価 |
| 較正誤差 | expected calibration error | per evaluation | 観測 | モデル評価 |
| Task success rate on agent benchmarks | percent of tasks completed correctly | per evaluation | 報告値 | エージェント型システム |
| Actions requiring human approval | percent of consequential actions | per deployment | 申告済み | エージェント型システム |
| Prompt injection success rate | percent of attempts succeeding | per evaluation | 観測 | エージェント型システム |
| Agent incidents | count by severity | 月次 | 報告値 | エージェント型システム |
| Actions logged and attributable | percent of agent actions | per deployment | 観測 | エージェント型システム |
| Mean task length before human intervention | steps or minutes | per evaluation | 観測 | エージェント型システム |
| Vulnerabilities reported in AI frameworks and libraries | count of CVE entries | 月次 | 報告値 | Ai cyber security |
| Adversarial robustness | accuracy under a stated attack | per evaluation | 観測 | Ai cyber security |
| Models with signed provenance | percent of deployed models | per inventory | 申告済み | Ai cyber security |
| AI-related security incidents | count by technique | 年次 | 報告値 | Ai cyber security |
| Time to detect AI system compromise | hours | per incident | 観測 | Ai cyber security |
| Organisations with AI security policies | percent of surveyed organisations | per survey | 報告値 | Ai cyber security |
| Studies sharing code and data | percent of published ML studies | レビューごと | 観測 | Ai in science |
| Leakage issues identified in reviews | count by type | レビューごと | 報告値 | Ai in science |
| Out-of-distribution performance | error on held-out regimes | per evaluation | 観測 | Ai in science |
| Emulator error against reference simulation | error metric | per 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 training | floating point operations | per model | 推定 | Ai in science |
| Public algorithm registers | count of システム registered | per update | 公表統計 | Ai and public services |
| Algorithmic impact assessments completed | percent of deployed systems | 年次 | 申告済み | Ai and public services |
| Error rate by population group | difference in error rates | per audit | 観測 | Ai and public services |
| Decisions appealed and overturned | count and percent | 年次 | 公表統計 | Ai and public services |
| Systems with human review of adverse decisions | percent of systems | レビューごと | 申告済み | Ai and public services |
| Audit findings on public sector algorithms | count by severity | per audit cycle | 報告値 | Ai and public services |
| Crashes involving automated driving systems | count by severity | 月次 | 公表統計 | 自律型の物理システム |
| Disengagements or interventions | count per distance or hour | 年次 | 報告値 | 自律型の物理システム |
| Distance driven autonomously | kilometres | 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 exceedances | count of events outside design domain | per 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 consumption | terawatt 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 effectiveness | litres per kilowatt hour | 年次 | 申告済み | 計算資源とエネルギー |
| Grid connection requests from data centres | megawatts requested | 四半期ごと | 公表統計 | 計算資源とエネルギー |
| Training compute of notable models | floating point operations | per model | 推定 | 計算資源とエネルギー |
| Energy per inference | watt hours per query | per measurement | 推定 | 計算資源とエネルギー |
| Employment in occupations highly exposed to AI | percent of employment | 評価ごと | 推定 | 労働と社会への影響 |
| Firms using AI | percent of firms | 年次 | 報告値 | 労働と社会への影響 |
| Workers using AI tools at work | percent of workers | per survey | 報告値 | 労働と社会への影響 |
| AI-related job postings | share of postings | 月次 | 観測 | 労働と社会への影響 |
| Participation in AI skills training | percent of workforce | 年次 | 報告値 | 労働と社会への影響 |
| Wage changes in exposed occupations | percent change | 年次 | 公表統計 | 労働と社会への影響 |
プロセスの進め方。
Process explorer · Process
Released maps: Layers to published map
7 steps·4 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。
01 Data
- 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。
02 調和させる
- 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。
- 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。
03 分析と確認
- 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.
- 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。
04 公開
- 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。
- 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.
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.
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.
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。
質問と回答。
Can I request a map or model?
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.
- メールゲートウェイ GW-GCRIこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
- Zenodoオープンな寄託寄託してコミュニティに提出するORCID iD を使って Zenodo に自分の記録を公開し、そこから Reports コミュニティに提出してください。キュレーターが審査し、DOI は引き続きあなたのものです。
- 報告書GCRI貢献のすべての方法を見る貢献の種類、それぞれの審査方法、受け取るクレジット、ライセンス、決して受け付けないもの。
個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
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。
法的文書。
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