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EO-Agents: A Three-Agent LLM Pipeline for Earth Observation Hypothesis Generation

यह शोध पत्र EO-Agents को प्रस्तुत करता है, जो नासा (NASA) के अर्थ ऑब्जर्वेशन नॉलेज ग्राफ पर आधारित एक तीन-एजेंट एलएलएम (LLM) पाइपलाइन है, जो एक हेटेरोजीनियस ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का लाभ उठाकर आशाजनक डेटासेट युग्मों की पहचान करता है और इसके माध्यम से पृथ्वी-विज्ञान के कई डोमेन में वैज्ञानिक रूप से सुसंगत और नवीन अनुसंधान परिकल्पनाओं को सफलतापूर्वक उत्पन्न और मूल्यांकित करता है।

मूल लेखक: Mahyar Ghazanfari, Amin Tabrizian, Armin Mehrabian, Peng Wei

प्रकाशित 2026-07-03

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Mahyar Ghazanfari, Amin Tabrizian, Armin Mehrabian, Peng Wei

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

पृथ्वी अवलोकन (Earth Observation - EO) अनुसंधान को एक विशाल, अराजक पुस्तकालय के रूप में कल्पना करें जिसमें हमारे ग्रह के बारे में 8,000 से अधिक विभिन्न "पुस्तकें" (डेटासेट) हैं। प्रत्येक पुस्तक में एक विशिष्ट जानकारी होती है: कोई मिट्टी की नमी के बारे में बता सकती है, दूसरी बादलों की ऊंचाई के बारे में, और तीसरी बर्फ की गति के बारे में।

द दशकों से, वैज्ञानिक यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि कौन सी दो पुस्तकें एक साथ पढ़ी जाने पर सबसे अच्छी कहानी बनाती हैं। समस्या यह है कि इसमें दस लाख से अधिक संभावित जोड़ियाँ मौजूद हैं। यह एक विशाल रसोई में हर एक संयोजन को चखकर एक रेसिपी के लिए सही दो सामग्रियों को खोजने जैसा है। कोई भी मनुष्य अकेले यह नहीं कर सकता।

यह शोध पत्र EO-Agents पेश करता है, जो एक नया "स्मार्ट किचन असिस्टेंट" है जिसे वैज्ञानिकों को इन उत्तम सामग्री संयोजनों को खोजने और एक नए अध्ययन के लिए रेसिपी (परिकल्पना/हाइपोथीसिस) लिखने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यह प्रणाली कैसे काम करती है, इसे सरल चरणों में यहाँ दिया गया है:

1. मानचित्र (ज्ञान ग्राफ - The Knowledge Graph)

सबसे पहले, सिस्टम केवल पुस्तकों को पढ़ता ही नहीं; बल्कि यह एक विशाल, जटिल मानचित्र बनाता है कि वे एक-दूसरे से कैसे संबंधित हैं। इसे एक सबवे मैप की तरह समझें जहाँ प्रत्येक स्टेशन एक डेटासेट है।

कनेक्शन: यदि दो डेटासेट पिछले किसी वैज्ञानिक शोध पत्र में एक साथ उपयोग किए गए थे, तो उनके बीच एक सीधा ट्रेन मार्ग है।
लक्ष्य: सिस्टम उन दो स्टेशनों को खोजना चाहता है जिनके बीच अभी तक कोई ट्रेन लाइन नहीं है लेकिन होनी चाहिए।

2. स्काउट (AI रेंकर - The Scout)

सिस्टम एक विशेष AI (एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क) का उपयोग करता है जो एक 'स्काउट' के रूप में कार्य करता है। यह मानचित्र को देखता है और भविष्यवाणी करता है कि कौन से दो डिस्कनेक्टेड स्टेशन अच्छे साथी हो सकते हैं।

उपमा: कल्पना करें कि एक स्काउट शहरों के मानचित्र को देख रहा है। भले ही शहर A और शहर B के बीच कभी सड़क नहीं बनाई गई हो, स्काउट देखता है कि दोनों की स्थलाकृति और संसाधन समान हैं, इसलिए वह भविष्यवाणी करता है कि वहां एक सड़क होनी चाहिए।
परिणाम: स्काउट सबसे आशाजनक 200 "अनछुए" डेटासेट जोड़ों को चुनता है।

3. तीन-एजेंट टीम (LLM पाइपलाइन - The Three-Agent Team)

एक बार जब स्काउट शीर्ष 200 जोड़ियाँ ढूंढ लेता है, तो सिस्टम उन्हें तीन AI "एजेंटों" (GPT-5.2 और Claude Sonnet 4.6 जैसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल का उपयोग करते हुए) की एक टीम को सौंप देता है। वे एक प्रोडक्शन लाइन की तरह काम करते हैं:

एजेंट 1: फिल्टर (द्वारपाल - The Filter)
- कार्य: यह 200 जोड़ियों को देखता है और पूछता है, "क्या यह संयोजन वास्तव में तर्कसंगत है? क्या यह नया है?"
- कार्रवाई: यह उन्हें स्कोर देता है और सबसे अच्छे 40 को चुनता है। यह एक टैलेंट स्काउट की तरह है जो कहता है, "ये 40 जोड़ियाँ वास्तव में एक वास्तविक प्रयोग में एक साथ काम कर सकती हैं।"
एजेंट 2: जनरेटर (आविष्कारक - The Generator)
- कार्य: यह उन 40 जोड़ियों को लेता है और एक पूर्ण शोध प्रस्ताव लिखता है।
- कार्रवाई: यह केवल यह नहीं कहता कि "इनका अध्ययन करें।" यह एक विशिष्ट कहानी लिखता है: "यदि हम डेटासेट X और डेटासेट Y को मिलाते हैं, तो हम परीक्षण कर सकते हैं कि [विशिष्ट वैज्ञानिक प्रश्न] सत्य है या नहीं। हम इसे कैसे करेंगे, यहाँ बताया गया है, और हमें क्या परिणाम मिलने की उम्मीद है।"
- आउटपुट: यह 40 संरचित, परीक्षण के लिए तैयार परिकल्पनाएँ (hypotheses) बनाता है।
एजेंट 3: जज (आलोचक - The Judge)
- कार्य: यह 40 प्रस्तावों को पढ़ता है और उन्हें ग्रेड देता है।
- कार्रवाई: यह प्रत्येक प्रस्ताव के लिए तीन चीजों पर रेटिंग देता है:
  1. महत्व (Importance): क्या यह विज्ञान के लिए मायने रखता है?
  2. व्यावहारिकता (Tractability): क्या हम वर्तमान उपकरणों के साथ वास्तव में यह अध्ययन कर सकते हैं?
  3. नवीनता (Novelty): क्या यह एक नया विचार है?
- ट्विस्ट: जज प्रत्येक प्रस्ताव के लिए दो बार काम करता है: एक बार ब्लाइंड (केवल टेक्स्ट देखकर) और एक बार कॉन्टेक्स्टुअल (वास्तविक डेटा विवरण देखकर)। यह जांचने में मदद करता है कि क्या विचार केवल शब्दों के कारण अच्छा लग रहा है, या क्योंकि डेटा वास्तव में इसका समर्थन करता है।

उन्होंने क्या पाया?

टीम ने इस पूरी प्रक्रिया को 1,475 NASA डेटासेट्स पर चलाया और अंततः 160 नए, संरचित शोध परिकल्पनाएँ प्राप्त कीं। ये ग्लेशियोलॉजी (बर्फ), इकोहाइड्रोलॉजी (पानी और पौधे), और वायुमंडलीय रसायन विज्ञान जैसे विविध क्षेत्रों में फैली हुई हैं।

मुख्य खोजें:

सिस्टम काम करता है: AI-जनित "नए" जोड़े जिन्हें जजों ने उतना ही विश्वसनीय माना जितना कि वास्तविक वैज्ञानिक शोध पत्रों में पाए गए ऐतिहासिक जोड़ों को। इसका मतलब है कि सिस्टम केवल मनगढ़ंत बातें नहीं बना रहा है; यह वैज्ञानिक रूप से सुसंगत संयोजन खोज रहा है जिन्हें मनुष्यों ने अभी तक आज़माया नहीं है।
"जज" महत्वपूर्ण है: शोध में एक दिलचस्प बात सामने आई: कौन जज की भूमिका निभा रहा है, इससे स्कोर बदल जाता है। यदि आप AI मॉडल A को जज के रूप में उपयोग करते हैं, तो वह एक परिकल्पना को 4/5 दे सकता है। यदि आप AI मॉडल B का उपयोग करते हैं, तो वह उसी परिकल्पना को 3/5 दे सकता है।
- सबक: आप एक सटीक पूर्ण स्कोर देने के लिए अकेले AI जज पर भरोसा नहीं कर सकते। हालांकि, रैंकिंग स्थिर रहती है। दोनों जज इस बात पर सहमत होते हैं कि कौन से विचार "सर्वश्रेष्ठ" हैं और कौन से "सबसे खराब" हैं, भले ही वे सटीक संख्या पर असहमत हों।
वास्तविक दुनिया के उदाहरण: सिस्टम ने बर्फ के प्रवाह का अध्ययन करने के लिए आइस-पेनेट्रेटिंग रडार डेटा को चुंबकीय क्षेत्र डेटा के साथ मिलाने, या सूखे के प्रति पौधे कैसे प्रतिक्रिया करते हैं यह देखने के लिए मिट्टी की नमी के डेटा को वनस्पति सूचकांकों के साथ मिलाने जैसे विचार दिए।

निचोड़ (The Bottom Line)

यह शोध पत्र एक ऐसे उपकरण को प्रस्तुत करता है जो वैज्ञानिकों को डेटा के विशाल महासागर में नेविगेट करने में मदद करता है। डेटा के लाखों संभावनाओं में डूबने के बजाय, सिस्टम एक मानचित्र का उपयोग करके सर्वोत्तम छिपे हुए कनेक्शनों को खोजता है, फिर शोध प्रस्ताव लिखने और उसे ग्रेड देने के लिए AI एजेंटों की एक टीम का उपयोग करता है। यह कोई ऐसा रोबोट नहीं है जो आपके लिए विज्ञान करता है; बल्कि यह एक ऐसा रोबोट है जो आपको सबसे आशाजनक "रेसिपी" की सूची थमाता है ताकि आप भोजन बनाना शुरू कर सकें।

तकनीकी सारांश: EO-Agents

समस्या विवरण

पृथ्वी अवलोकन (EO) अनुसंधान मौलिक रूप से संयोजी (combinatorial) है, जो एकल डेटासेट के बजाय विशिष्ट मापन उत्पादों (जैसे, मृदा नमी के साथ वनस्पति सूचकांक) की विशिष्ट युग्मन (pairing) पर निर्भर करता है। जबकि नासा (NASA) 8,000 से अधिक EO डेटासेट वितरित करता है, संभावित युग्मों का संयोजी स्थान ( $\sim 10^6$ ) मानव सर्वेक्षण क्षमता से कहीं अधिक है। वैज्ञानिक परिकल्पना (hypothesis) पीढ़ी के लिए मौजूदा लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) दृष्टिकोण आमतौर पर असंरचित साहित्य पुनर्प्राप्ति (unstructured literature retrieval) पर निर्भर करते हैं, जो परिकल्पनाओं को मुक्त-रूप पाठ संबंधी दावों के रूप में देखते हैं। हालांकि, डेटा-समृद्ध अवलोकन डोमेन में, एक उपयोगी परिकल्पना उस विशिष्ट, निष्पादन योग्य मापन उत्पादों से अविभाज्य है जिनकी परीक्षण के लिए आवश्यकता होती है। वर्तमान साहित्य-आधारित पाइपलाइनें अक्सर परिकल्पनाओं को नामित डेटासेटों से सीधे जोड़ने में विफल रहती हैं, और डेटासेट पहचान को टेक्स्ट जनरेशन के एक साइड-इफेक्ट के रूप में देखती हैं, न कि एक संरचनात्मक बाधा के रूप में।

कार्यप्रणाली

लेखक EO-Agents का प्रस्ताव करते हैं, जो एक पाइपलाइन है जो परिकल्पना पीढ़ी को असंरचित पाठ के बजाय नासा अर्थ ऑब्जर्वेशन नॉलेज ग्राफ (EO-KG) में सीधे ग्राउंड करती है। यह प्रणाली तीन चरणों में कार्य करती है:

1. नॉलेज ग्राफ और GNN पुनर्प्राप्ति

डेटा स्रोत: पाइपलाइन EO-KG का उपयोग करती है, जो एक हेटेरोजेनियस ग्राफ है जिसमें 150,351 नोड्स (डेटासेट, प्रकाशन, उपकरण, प्लेटफॉर्म आदि सहित) और 436,203 किनारे (edges) हैं।
सुपरविजन: सह-उपयोग (co-usage) सुपरविजन उन प्रकाशनों से प्राप्त किया जाता है जो कई डेटासेटों को उद्धृत करते हैं। युग्मों को प्रकाशन वर्ष के आधार पर लेबल किया गया है, जो एक टेम्पोरल स्प्लिट बनाता है: प्रशिक्षण (पेपर $\le$ 2022), सत्यापन (2023), और परीक्षण (2024)।
रैंकिंग मॉडल: एक हेटेरोजेनियस ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (GNN) जो लिंक प्रेडिक्शन के माध्यम से उम्मीदवार डेटासेट युग्मों को रैंक करने के लिए GraphSAGE पर आधारित है।
- आर्किटेक्चर: मॉडल विभिन्न प्रकार के किनारों (जैसे, सह-उपयोग, प्लेटफॉर्म माउंटिंग, कीवर्ड सदस्यता) के लिए प्रकार-विशिष्ट एग्रीगेटर्स का उपयोग करता है। डेटासेट नोड्स को 768-आयामी SPECTER2 एम्बेडिंग के साथ इनिशियलाइज़ किया गया है; अन्य नोड प्रकारों के लिए लर्नबल एम्बेडिंग का उपयोग किया जाता है।
- स्कोरिंग: दो स्कोरिंग हेड्स का मूल्यांकन किया जाता है: एक डॉट-प्रोडक्ट स्कोरर ( $z_{dot}$ ) और एक MLP स्कोरर ( $z_{mlp}$ )। डॉट-प्रोडक्ट हेड "कोल्ड-स्टार्ट" जोड़ों (जहाँ एक डेटासेट का कोई प्रशिक्षण सह-उपयोग नहीं है) पर बेहतर प्रदर्शन करता है, जबकि MLP हेड "क्रॉस-DAAC" जोड़ों (विभिन्न आर्काइव से डेटासेट) में उत्कृष्ट है।
- आउटपुट: GNN सह-उपयोग की संभावना के आधार पर जोड़ों को रैंक करता है, शीर्ष 200 नवीन जोड़ों (वे जो प्रशिक्षण/सत्यापन/परीक्षण सेटों में देखे नहीं गए हैं) को सामने लाता है।

2. तीन-एजेंट LLM पाइपलाइन

शीर्ष 200 उम्मीदवार जोड़ों को तीन एजेंटों के कैस्केड द्वारा संसाधित किया जाता है, जिनमें से प्रत्येक को GPT-5.2 या Claude Sonnet 4.6 के साथ इंस्टेंशिएट किया गया है। सभी एजेंट तापमान 0 पर संचालित होते हैं और सैंपलिंग वेरिएंस को कम करने के लिए सख्त JSON आउटपुट का उपयोग करते हैं।

एजेंट 1 (फ़िल्टर): डेटासेट जोड़े और उनके एब्सट्रैक्ट्स प्राप्त करता है। यह बिना किसी उत्पन्न परिकल्पना पाठ को देखे, जोड़े को प्लासिबिलिटी (1–5) और नोवेल्टी (1–5) पर स्कोर करता है। यह उच्च प्लासिबिलिटी के साथ पर्याप्त नोवेल्टी को संतुलित करने वाले एक टियर्ड नियम का उपयोग करके शीर्ष 40 जोड़ों का चयन करता है।
एजेंट 2 (जेनेरेटर): चयनित 40 जोड़ों को प्राप्त करता है और प्रत्येक के लिए एक संरचित शोध परिकल्पना उत्पन्न करता है। आउटपुट में एक शोध प्रश्न, परीक्षण योग्य परिकल्पना, विश्लेषण पद्धति, अपेक्षित निष्कर्ष, वैज्ञानिक महत्व और डोमेन टैग शामिल हैं। महत्वपूर्ण रूप से, यह फिल्टर की प्राथमिकताओं की ओर रिग्रेशन को रोकने के लिए एजेंट 1 के स्कोर नहीं देखता है।
एजेंट 3 (जज): उत्पन्न परिकल्पनाओं का महत्व (Importance), व्यवहार्यता (Tractability), और नवीनता (Novelty) पर मूल्यांकन करता है। यह एजेंट दो स्थितियों में कार्य करता है:
- ब्लाइंड (Blind): केवल परिकल्पना पाठ देखता है।
- कॉन्टेक्स्टुअल (Contextual): परिकल्पना पाठ के साथ अंतर्निहित डेटासेट मेटाडेटा भी देखता है।

3. फैक्टोरियल मूल्यांकन

LLM-आधारित मूल्यांकन की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए, लेखक तीन एजेंट भूमिकाओं (फ़िल्टर, जेनेरेटर, जज) और दो जजिंग स्थितियों (ब्लाइंड, कॉन्टेक्स्टुअल) के बीच एक $2 \times 2 \times 2$ फैक्टोरियल प्रयोग आयोजित करते हैं। यह 160 परिकल्पनाओं के लिए 640 निर्णयों को जन्म देता है, जिससे स्कोरिंग प्रक्रिया का वेरिएंस डिकम्पोजिशन संभव होता है।

मुख्य परिणाम

1. पुनर्प्राप्ति प्रदर्शन

हेटेरोजेनियस GNN सभी टेस्ट पूल्स में बेसलाइन (पॉपुलैरिटी, कॉमन नेबर्स, अडैमिक-अडार, MF-SVD, और SPECTER2 और BGE-base जैसे कंटेंट-ओनली मॉडल) को काफी पीछे छोड़ देता है।

कोल्ड-स्टार्ट: GNN Hits@10 में 0.519 प्राप्त करता है, जो कंटेंट बेसलाइन (0.477) और स्ट्रक्चरल ह्यूरिस्टिक्स (0.211) से बेहतर है।
क्रॉस-DAAC: GNN Hits@10 में 0.175 (डॉट-प्रोडक्ट) और 0.266 (MLP) प्राप्त करता है, जो विभिन्न आर्काइव के बीच डेटासेट को जोड़ने की क्षमता प्रदर्शित करता है जहाँ जेनेरिक वैज्ञानिक बॉयलरप्लेट के कारण कंटेंट समानता अक्सर विफल हो जाती है।
नोवेल्टी बनाम प्लासिबिलिटी: GNN-अनुमानित नवीन जोड़े LLM जजों से लगभग समान प्लासिबिलिटी स्कोर प्राप्त करते हैं जो 2024 के प्रकाशनों के होल्ड-आउट वास्तविक सह-उपयोगों के बराबर है (जैसे, GPT के लिए 4.38 बनाम 4.57), जो इंगित करता है कि सिस्टम वैज्ञानिक रूप से सुसंगत, अनछुए संयोजनों को सामने लाता है।

2. मूल्यांकन विश्वसनीयता और वेरिएंस डिकम्पोजिशन

फैक्टोरियल प्रयोग LLM-एज-जज विश्वसनीयता के बारे में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करता है:

रैंकिंग स्थिरता: परिकल्पना रैंकिंग विभिन्न एजेंट कॉन्फ़िगरेशन में अत्यधिक स्थिर है। 160 में से 159 परिकल्पनाओं की रैंक अलग-अलग जज स्थितियों में अधिकतम 2 अंक तक बदलती है।
एब्सोल्यूट स्कोर वेरिएंस:
- महत्व (Importance): जज आइडेंटिटी (25.1% वेरिएंस) पर अत्यधिक निर्भर है। GPT-5.2 लगातार Claude Sonnet 4.6 की तुलना में महत्व को उच्च रेट करता है।
- व्यवहार्यता (Tractability): ब्लाइंड/कॉन्टेक्स्टुअल कंडीशन (15.8% वेरिएंस) द्वारा डोमिनेटेड है। परिकल्पनाएं अधिक निष्पादन योग्य लगती हैं जब जज केवल टेक्स्ट देखते हैं; डेटासेट मेटाडेटा प्रदान करने से व्यवहार्यता स्कोर कम हो जाता है, जो सुझाव देता है कि केवल टेक्स्ट ही व्यवहार्यता को बढ़ा-चढ़ाकर दिखाता है।
- नवीनता (Novelty): सभी कारकों में कम वेरिएंस दिखाता है, जहाँ जज जोड़ी के प्रकारों के बीच नवीनता में अंतर करने में संघर्ष करते हैं।
इंटर-रेटर एग्रीमेंट: सहमति व्यवहार्यता ( $\kappa_q \approx 0.47$ ) के लिए उच्चतम और महत्व ( $\kappa_q \approx 0.14$ ) के लिए सबसे कम है, जो पुष्टि करता है कि "सार्थक प्रगति" सबसे व्यक्तिपरक मीट्रिक है और मॉडल प्रायर (priors) के प्रति सबसे अधिक संवेदनशील है।

3. उत्पन्न आउटपुट

पाइपलाइन ने पांच फ्लैगशिप डोमेन: इकोहाइड्रोलॉजी, ग्लेशियोलॉजी, एरोसोल-क्लाउड इंटरैक्शन, वेजिटेशन फेनोलॉजी और स्ट्रेटोस्फेरिक केमिस्ट्री में 160 संरचित परिकल्पनाएं उत्पन्न कीं। एक प्रतिनिधि उदाहरण IceBridge एयरबोर्न मैग्नेटोमीटर डेटा को InSAR-व्युत्पन्न अंटार्कटिक आइस वेलोसिटी के साथ जोड़ता है ताकि यह परिकल्पना की जा सके कि सबग्लेशियल मैग्नेटिक विसंगतियां (subglacial magnetic anomalies) बेसल-फ्रिक्शन पैटर्न की भविष्यवाणी करती हैं।

महत्व और दावे

पेपर तीन प्राथमिक योगदानों का दावा करता है:

स्ट्रक्चर्ड ग्राउंडिंग: यह एक परिकल्पना-जनरेशन पाइपलाइन पेश करता है जो हर LLM-जनरेटेड परिकल्पना को नॉलेज-ग्राफ रेंकर के माध्यम से नासा के एक विशिष्ट डेटासेट जोड़े से जोड़ता है, जो मुक्त-रूप टेक्स्ट रिट्रीवल से आगे जाता है।
वैज्ञानिक सुसंगतता: यह प्रदर्शित करता है कि मॉडल-अनुमानित नवीन जोड़ियाँ वास्तविक, होल्ड-आउट साहित्य सह-उपयोगों के समान प्लासिबल हैं, जो यह प्रमाण देता है कि पाइपलाइन मॉडल के ट्रेनिंग डिस्ट्रीब्यूशन से परे वैज्ञानिक रूप से सुसंगत विचार उत्पन्न करती है।
मूल्यांकन सीमाएं: यह इस बारे में अनुभवजन्य साक्ष्य प्रदान करता है कि जबकि परिकल्पना रैंकिंग स्थिर है, LLM-एज-जज मूल्यांकन में एब्सोल्यूट स्कोर विशिष्ट जज मॉडल और कॉन्टेक्स्टुअल डेटा की उपलब्धता पर अत्यधिक निर्भर हैं। यह वैज्ञानिक खोज में सिंगल-जज मूल्यांकन पर भरोसा करने के जोखिम को उजागर करता है।

लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि सिस्टम आइडिएशन (विचार सृजन) के लिए डिज़ाइन किया गया है, न कि निष्पादन के लिए। 160 परिकल्पनाएं मानव-नेतृत्व वाले अन्वेषण के लिए बीज के रूप में कार्य करती हैं और उन्हें निष्कर्षों के रूप में मानने से पहले डोमेन-विशेषज्ञ सत्यापन और वास्तविक डेटा विश्लेषण की आवश्यकता होती है। यह कार्य मानव वैज्ञानिकों को बदलने का दावा नहीं करता है बल्कि पृथ्वी अवलोकन डेटा के विशाल संयोजी स्थान में क्रियाशील, डेटासेट-ग्राउंडेड अनुसंधान दिशाओं को सामने लाकर खोज के स्तर को बढ़ाने के लिए है।