Anna

Anna este un strat de execuție guvernat pentru analiza alimentată de AI de la Geo Orchestration AI. Abordează o problemă descrisă de furnizor în sistemele AI conduse de modele: atunci când același model lingvistic interpretează o cerere, decide ce să facă, declanșează instrumente și explică rezultatul, incertitudinea în limbaj devine incertitudine în execuție.

Anna separă munca în trei roluri. Modelele lingvistice interpretează o întrebare în limbaj simplu, selectează dintre seturile de date înregistrate, metrici, entități și fluxuri de lucru și explică rezultatul finalizat. Codul determinist efectuează accesul la date, îmbinări, agregări, operațiuni geospațiale (suprapuneri, agregări administrative, analiză bazată pe locație), apeluri de pipeline și generarea outputului. Proveniența este capturată în timpul execuției, astfel încât un utilizator poate vedea datele folosite, filtrele aplicate și pașii fluxului de lucru urmați. Outputurile includ hărți, grafice, tabele, tablouri de bord, fișiere descărcabile și rezumate narative.

Furnizorul numește Anna agnostică față de domeniu prin arhitectură, cu un focus inițial pe sănătate, inteligență geospațială și inteligență socială a datelor. Exemplele publicate includ riscul de sănătate din cauza secetei pe cod poștal în Texas și distanța medie până la o clinică de sănătate a femeilor pe cod poștal în Pennsylvania. Dezvoltatorii pot aduce propriile modele, pipeline-uri de date și fluxuri de lucru prin integrare bazată pe API. Datele înregistrate pot include straturi derivate din satelit: furnizorul listează sistemul său Poseidon Plastic Tracking System printre soluțiile alimentate de Anna, iar Poseidon cartografiază plasticul costier din imagini multispectrale de satelit (Sentinel-2 în pilotul său arctic din 2023). Pilotele anunțate includ WaldoAir (imagini aeriene combinate cu date de risc de sănătate pentru răspuns la dezastre, 2024) și Skymantics (date sintetice de populație DataGenesis, 2026). În august 2026, furnizorul a raportat o reducere de 100x a utilizării tokenilor modelului lingvistic comparativ cu abordările agentice, o cifră pe care o descrie ca „testată prin Perplexity”.