Brevet FR3164549A1 — publié le 20260116

La présente invention concerne un système d’IA mutuellement génératif basé sur des graphiques vectoriels d’information spatio-temporelle multidimensionnelle. Sur la base du système d’information géographique, de la plateforme de conception assistée par ordinateur et d’une source de données, la présente invention construit le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel, le terminal d’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles et le terminal d’application de système d’information intelligent, et pré-entraîne un grand modèle capable de comprendre le système de connaissances d’ingénierie professionnelles, le processus de traitement de données, le graphique vectoriel multidimensionnel et le document littéral graphique spécial pour les données spatio-temporelles multidimensionnelles telles que des vecteurs bidimensionnels et tridimensionnels plus temporels, afin de réaliser l’expression et génération mutuelle entre le graphique vectoriel multidimensionnel et des informations spatio-temporelles spéciaux, et de la description de documents professionnels, et former une application de système de traitement de données intelligente dans le domaine d’ingénierie. (Figure pour l’abrégé : Fig.1) SYSTEME D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE MUTUELLEMENT GENERATIF BASE SUR DES GRAPHIQUES VECTORIELS D’INFORMATION SPATIO-TEMPORELLE MULTIDIMENSIONNELLE La présente invention se rapporte à la technique d’intelligence artificielle (IA) et des applications d’ingénierie de celle-ci, en particulier concerne un système d’IA mutuellement génératif basé sur des graphiques vectoriels d’information spatio-temporelle multidimensionnelle. Arriere-plan technique Ces dernières années, les technologies de l'IA, représentées par les grands modèles, se sont développées rapidement. La technologie du grand modèle entraînée sur la base d’un entraînement à des ensembles de données considérables présente des grandes capacités de compréhension sémantique et de déduction, et montre un potentiel d’application pour résoudre des problèmes complexes en termes de prononciation, de traduction, de médecine, d’éducation, de finance et d’art. Le grand modèle multimodal combine les capacités du grand modèle en termes de traitement de langage naturel et de compréhension et génération à autres données modales (telles que visuelles, audio, etc.), et imite les caractéristiques du traitement de l’information multimodal en cognition humaine au moyen d’intégration avec des entrées et sorties de diverses informations telles que des textes, des images, et des voix, afin d’offrir une expérience interactive plus riche et plus naturelle. Cependant, à l’heure actuelle, les données traitées par la technologie d’IA, y compris le grand modèle multimodal, encore restent en types de texte, de prononciation, de image, de vidéo et d’autres, qui sont essentiellement des formats de texte et matrice, et qui desservent principalement des domaines d’création littéraire et artistique, de système de question-réponse, de traduction phonique, de synthèse et analyse de données, etc., ne sont pas encore impliquées sur un domaine d’application d’ingénierie humaine caractérisé par des données de format vectoriel. Le genre humain regarde en face des riches données spatio-temporelles multimédias dans le monde réel depuis leur naissance, qui sont impliquées sur des divers types tels qu’un texte, une audio, une vidéo, un dessin et une image, et sur des caractéristiques complexes telles que des nombres, des textes, des attributs, des métadonnées, des processus interactifs et des relations spatio-temporelles, donc le genre humain possède de l’intelligence et même de la sagesse. Le langage n’est qu’une partie organique des données spatio-temporelles multimédias, et le genre humain représente et interprète principalement les données au moyen de format de texte, et de dessin et image vectorielles et matricielles. L’IA n’est pas limité à l’intelligence textuel ou statistique actuelle ou à l’intelligence spatiale basée sur une vision par ordinateur, mais aussi est l’IA spatio-temporelle (spatio-temporal AI，STAI en abrégé). À l’avenir, le grand modèle évoluera vers un grand modèle spatio-temporel (Spatio-temporal Large Model, STLM en abrégé), et le grand modèle de langage (LLM) ne sera qu’un sous-ensemble du grands modèle spatio-temporel (STLM). Dans un système de traitement intelligent spatio-temporel, un modèle vectoriel jouera un rôle important et s’utilisera largement. Un système d’information géographique (SIG, en anglais : Geographic Information System) est un système informatique qui sert à recueillir, mémoriser, gérer, calculer, analyser, afficher et décrire une localisation et distribution d’objets géospatiaux et résoudre des problèmes des utilisateurs. Une conception assistée par ordinateur (CAO) est un système d’ordinateur qui emploie un ordinateur et un dispositif graphique pour fournir des concepteurs techniques de fonctions telles qu’une modélisation géométrique, un calcul de caractéristique et une infographie. A l'heure actuelle, le SIG et la CAO ont été largement utilisés dans les domaines tels qu’une gestion des données spatiales, une conception d’ingénierie et une infographie, et ont accumulé un grand nombre de données infographiques, y compris des cartes électroniques, des dessins de conception d’ingénierie, des dessins de production et de construction, etc., dont tous sont des types de données basés sur des données spatiales vectorielles. Les données de vecteur sont essentiellement un format de données abstrait, qui est une expression abstraite d’êtres humains sur des objets spatiaux et des processus d’ingénierie. Qu’il s’agisse d’un SIG ou d’une CAO, il s’agit d’un graphique vectoriel qui s’accomplit en participation interactive artificielle, de plus, la rédaction de documents littéraux graphiques spéciaux s’accomplit artificiellement en fonction des besoins réels du système de connaissances humaines et de l’ingénierie. Le SIG peut réaliser des traitements automatiques en raison de leur relation spatiale topologique, tandis que la CAO manque de la description de relation spatio-temporelle et de l’expression d’attribut complète, elle est donc difficile à réaliser un traitement intelligent. D’une manière générale, le graphique vectoriel et le traitement des documents d’ingénierie graphiques spéciaux en rapport avec le SIG et la CAO s’agissent d’une génération mutuelle intelligente à sens simple, et non à sens duplex ; par conséquent, il n’est pas possible de réaliser un traitement automatisé intelligent. La technologie du grand modèle permet de générer mutuellement le graphique vectoriel et le document littéral graphique, mais à l’heure actuelle, la recherche ou l’application sur le grand modèle se concentre encore sur les données textuelles ou matricielles, s’agissant de l’application telle qu’une conversion du texte à la vidéo matricielle, mais rarement de la modélisation de données de vecteur telles que des points, des lignes, des surfaces, des volumes et des réseaux. Par conséquent, vu qu’un grand nombre de graphiques vectoriels multidimensionnelles et de documents littéraux graphiques spéciaux nécessitent des traitements dans le domaine d’ingénierie humaine, il est urgent de proposer un système pour comprendre, analyser et traiter le graphique vectoriel d’information spatio-temporelle multidimensionnelle et pour générer mutuellement le document littéral graphique spécial. Au vu du problème ci-dessus, l’invention propose un système d’IA mutuellement génératif basé sur des graphiques vectoriels d’information spatio-temporelle multidimensionnelle. La présente invention met en œuvre un système d’IA mutuellement génératif basé sur des graphiques vectoriels d’information spatio-temporelle multidimensionnelle, qui comprend un terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel, un terminal d’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles et un terminal d’application de système d’information intelligent. Le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel s’utilise pour intégralement modéliser et exprimer des données spatio-temporelles en divers types et pour construire un grand modèle spatio-temporel vectoriel multimodal. Le grand modèle spatio-temporel vectoriel multimodal est utilisé pour exprimer mutuellement, comprendre et analyser des données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles et de la description en langage naturel, y compris des textes et des voix, afin de réaliser d’apprendre en renfort des connaissances de domaine vertical d’un système de connaissances d’ingénierie professionnelles , puis de renforcer la capacité de traitement à la connaissance du domaine d’ingénierie et au processus de traitement de données. La donnée spatio-temporelle en divers types comprend des textes, des voix, des images, des vidéos et des graphiques vectoriels multidimensionnels. Le terminal d’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles s’utilise pour analyser automatiquement des tâches de processus opérationnel à traiter mutuellement des données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types et démonter les tâches en sous-tâches simples, et pour exécuter, transmettre et résoudre de manière autonome les sous-tâches sur la base de la capacité d’apprentissage et de déduction du grand modèle spatio-temporel vectoriel, en combinaison avec la capacité de traitement et d’analyse d’un système d’information géographique (SIG) ou d’une plateforme de conception assistée par ordinateur (CAO) et en apprenant et référant à une procédure d’exécution de tâche d’un processus opérationnel typique. Le terminal d’application de système d’information intelligent s’utilise pour transformer des données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types en descriptions de langage naturel correspondantes sur la base de la capacité de déduction et de compréhension du grand modèle spatio-temporel vectoriel, afin de réaliser la compréhension d’IA à des graphiques vectoriels multidimensionnels et à des données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types, pour réaliser l’interaction, l’analyse et la génération mutuelle au graphique vectoriel multidimensionnel et au document littéral graphique spécial dans le domaine d’ingénierie pilotées par un agent intelligent au moyen de entrées simples y compris des voix et des textes, et pour obtenir précisément des paramètres dans les données spatio-temporelles multidimensionnelles, renouveler automatiquement les données spatio-temporelles multidimensionnelles liées aux paramètres, puis réaliser de générer et renouveler automatiquement le graphique vectoriel multidimensionnel ou le document littéral graphique spécial à l'aide la déduction du grand modèle spatio-temporel vectoriel et du traitement de l’agent intelligent. Selon un mode de réalisation préférable, des informations d’industrie d’un système de connaissances d’ingénierie professionnelles s’incrustent dans le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel, afin de réaliser d’apprendre en renfort des connaissances de domaine vertical d’un système de connaissances d’ingénierie professionnelles, puis de renforcer la capacité de traitement et de compréhension à la connaissance du domaine d’ingénierie et au processus de traitement de données. Une procédure du grand modèle spatio-temporel vectoriel construit par le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel comprend : les étapes de décrire en langage naturel les données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles, de pré-entraîner et ajuster précisément le grand modèle spatio-temporel vectoriel, et de comprendre et analyser des données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles. Le fait que des informations d’industrie d’un système de connaissances d’ingénierie professionnelles s'incrustent dans le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel, afin de réaliser d’apprendre en renfort des connaissances de domaine vertical d’un système de connaissances d’ingénierie professionnelles , comprend : les étapes d’utiliser des données du domaine d’ingénierie comme ensemble de données de pré-entraînement pour ajuster précisément un grand modèle général ;et de pré-entraîner le grand modèle général en élargissant un vocabulaire du domaine d’ingénierie vertical et utilisant un ensemble de données du domaine d’ingénierie afin de incruster des informations d’industrie d’un système de connaissances d’ingénierie professionnelles vers le grand modèle général. Le fait que des informations d’industrie d’un système de connaissances d’ingénierie professionnelles s’incrustent dans le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel, afin de renforcer la capacité de traitement et de compréhension à la connaissance du domaine d’ingénierie et au processus de traitement de données, comprend : les étapes de décrire un processus de traitement de données avec des caractéristiques d’ingénierie claires ; de définir un langage de processus de traitement de données du domaine d’ingénierie ; et d’utiliser le processus de traitement de données du domaine d’ingénierie qui s’exprimer intégralement comme ensemble de données ajustées précisément pour entraîner le grand modèle général, afin de réaliser de incruster des connaissances du processus de traitement de données, et de renforcer la capacité de traitement et de compréhension à la connaissance du domaine d’ingénierie et au processus de traitement de données. Le fait de décrire en langage naturel lesdites données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles inclut la étape de transformer en matière de description au moyen de langage naturel des données spatio-temporelles vectorielles en divers types de points, lignes, surfaces et volumes avec des informations spatiales temporelles continues (x, y, z, t) et des informations attributaires, y compris, mais sans s’y limiter :le système d’information géographique (SIG) et la cartographie assistée par ordinateur (CAO) selon des besoins d’entraînement, de compréhension et de traitement dudit grand modèle spatio-temporel vectoriel, et de faire le langage naturel transformé à décrire toutes les informations avec des données spatio-temporelles vectorielles d’origine, y compris, mais sans s’y limiter : des types de géométrie, des caractéristiques géométriques, des styles d’affichage, des coordonnées de point de référence, des données géométriques relatives basées sur le point de référence, des informations temporelles et des informations d’attribut d’un objet vectoriel. Le fait de pré-entraîner et ajuster précisément le grand modèle spatio-temporel vectoriel comprend : les étapes d’établir un ensemble de données qui inclut la description en langage naturel sur les données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles et des caractéristiques de l’objet vectoriel, et de pré-entraîner et ajuster précisément en permanence le grand modèle général sur la base de l’ensemble de données pré-entraîné et de l’ensemble de données ajustées précisément, afin de former un grand modèle spatio-temporel vectoriel avec une capacité à comprendre des données spatio-temporelles vectorielles. Le fait de comprendre et analyser les données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles comprend : les étapes d’entrer les données spatio-temporelles vectorielles décrites par le langage naturel au grand modèle spatio-temporel vectoriel ; de sortir des caractéristiques de l’objet vectoriel en compréhension depuis le grand modèle spatio-temporel vectoriel ; d’entrer une partie des caractéristiques de l’objet vectoriel au grand modèle spatio-temporel vectoriel ; de sortir des données spatio-temporelles vectorielles complètes en compréhension ou analyse depuis le grand modèle spatio-temporel vectoriel ; et plus loin de accomplir de comprendre et traiter des caractéristiques géométriques et caractéristiques attributaires des données spatio-temporelles vectorielles et d’identifier et traiter des relations spatiales et relations spatio-temporelles des données spatio-temporelles vectorielles sur la base des caractéristiques spatio-temporelles ou des données sorties de l’objet vectoriel et à l’aide de la capacité d’analyse du grand modèle spatio-temporel vectoriel. Dans lesquelles, le fait de comprendre et traiter des caractéristiques géométriques des données spatio-temporelles vectorielles comprend l’étape de traiter des coordonnées géométriques de l’objet vectoriel lui-même, y compris, mais sans s’y limiter, de modifier et compiler une forme, une taille et une position. Le fait de comprendre et traiter des caractéristiques attributaires des données spatio-temporelles vectorielles comprend l’étape de traiter des informations d’attribut de l’objet vectoriel lui-même, y compris, mais sans s’y limiter, de les modifier, requêter, analyser et compter. Le fait d’identifier et traiter des relations spatio-temporelles des données spatio-temporelles vectorielles comprend l’étape d’identifier et traiter des relations spatiales topologiques, des relations spatiales séquentielles et des relations spatiales métriques entre les objets vectoriels, dans lesquelles la relation spatiale topologique fait référence à une relation d’association, de voisinage, d’inclusion, d’intersection, de chevauchement et de séparation entre les objets spatiaux ; la relation spatiale séquentielle fait référence à un ordre dans lequel des objets ou événements spatiaux sont disposés dans l’espace, y compris des relation d’orientation telles que avant-arrière, gauche-droite, haut-bas, et est-ouest-sud-nord ; la relation spatiale métrique fait référence à une relation de distance ou de proximité entre les objets spatiaux. Selon un mode de réalisation préférable, le terminal d’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles comprend un module de planification à tâche, un module de mémoire à tâche et un module d’action à tâche, où le module de planification à tâche, le module de mémoire à tâche et le module d’action à tâche représentent respectivement un processeur correspondant. Le module de planification à tâche s’utilise pour résoudre et planifier une tâche d’un processus opérationnel interactif à traiter des graphiques vectoriels inclus dans des traitements de données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types sur la base de la connaissance du domaine, le processus opérationnel, la compréhension des données et la capacité de génération de texte du grand modèle spatio-temporel vectoriel, et chaque sous-tâche est un traitement logique général effectué indépendamment ou une opération d’analyse géospatiale, et a des entrées et sorties explicites ; les sous-tâches s’effectuent en interaction pour terminer un traitement de processus opérationnel complexe. Le module de mémoire à tâche s’utilise pour faire chaque tâche à sentir des informations depuis un environnement ou obtenir des informations depuis une mémoire afin de fournir des données requises par chaque tâche et mémoriser des données de processus en cours d’exécution ; l’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles accumule des données et de l’expérience et complète progressivement une auto-évolution au moyen du module de mémoire à tâche, afin de fournir un support de capacité itérative au grand modèle spatio-temporel vectoriel. Le module d’action à tâche s’utilise pour exécuter chaque sous-tâche planifiée par le grand modèle spatio-temporel vectoriel à un résultat concret ; la tâche s’exécute à l’aide des capacités, y compris, mais sans s’y limiter, de déduction du grand modèle spatio-temporel vectoriel, d’analyse spatiale et de traitement du système d’information géographique ; et de traitement du système de cartographie assistée par ordinateur ; la tâche interagit avec des objets interactifs, y compris, mais sans s’y limiter, des capteurs, des bibliothèques de modèles, des contrôleurs et des bases de données. Selon un mode de réalisation préférable, une procédure que le terminal d’application de système d’information intelligent réalise la compréhension d’IA à des graphiques vectoriels multidimensionnels et à des données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types, et l’interaction, l’analyse et la génération mutuelle au graphique vectoriel multidimensionnel et au document littéral graphique spécial inclut les étapes de traiter et comprendre les données spatio-temporelles multidimensionnelles, de générer l’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles, et de générer mutuellement le graphique vectoriel multidimensionnel et le document littéral graphique spécial. Plus précisément, elle inclut les étapes : (S1) D’entrer les données spatio-temporelles multidimensionnelles au terminal d’application de système d’information intelligent, et de transformer les données spatio-temporelles multidimensionnelles en descriptions en langage naturel qui peut être traitée par le grand modèle spatio-temporel vectoriel, afin de réaliser d’analyser et de comprendre de manière d’IA des données de vecteur d’information spatio-temporelle multidimensionnelle et des données temporelles dans les données spatio-temporelles multidimensionnelles sur la base de la capacité de déduction et de compréhension du grand modèle spatio-temporel vectoriel. (S2) D’entrer des instructions d’utilisateurs par des moyens interactifs, y compris de l’entrée phonique et de l’entrée de texte, dans lesquels l’entrée phonique est convertie en texte par reconnaissance phonique ; et de transformer des entrées d’instructions d’utilisateurs décrite par le langage naturel en instructions formatées à compiler, requêter, analyser et sortir des données du système d’information sur la base des capacités de compréhension, d’analyse et de traitement du grand modèle spatio-temporel vectoriel, afin de réaliser de générer l’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles. (S3) De réaliser la génération automatique des graphiques vectoriels multidimensionnels et des documents littéraux graphiques spéciaux par des moyens automatiques et intelligents, et renouveler bi-directionnellement des applications d’IA en génération mutuelle sur la base de l’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles et à l’aide de son appel de fusion et exécution à multiples tours, afin de générer mutuellement les graphiques vectoriels multidimensionnels et les données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types. Selon un mode de réalisation préférable, le fait d’établir un ensemble de données qui inclut la description en langage naturel sur les données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles et des caractéristiques de l’objet vectoriel, et de pré-entraîner et ajuster précisément en permanence le grand modèle général sur la base de l’ensemble de données pré-entraîné et de l’ensemble de données ajustées précisément inclut les étapes : (T1) De collecter des données spatio-temporelles vectorielles massives et des descriptions de texte en langage naturel et de caractéristique d’objet vectoriel aux données spatio-temporelles vectorielles correspondantes, afin de former un ensemble de données d’entraînement des données spatio-temporelles vectorielles, dans lequel les données spatio-temporelles vectorielles incluent des informations de structure géométrique prédéfinies de points, de lignes, de surfaces et de volumes, et des informations de texte d’attribut qui correspondent à un solide géométrique. (T2) D’utiliser le grand modèle général comme base pour faire pré-entraînement à l’aide de l’ensemble de données d’entraînement des données spatio-temporelles vectorielles, de faire échantillonnage de texte vectoriel au moyen de marche aléatoire comme échantillon d’entraînement ; et de les entrer au grand modèle général en forme de GPT générative et ajuster précisément le modèle afin d’atteindre une injection efficace de connaissances en informations vectorielles. (T3) De collecter des données sous diverses formes de question-réponse, y compris donnée de vecteur-relation topologique, donnée de vecteur-information d’attribut et description d’attribut-donnée de vecteur, pour former un ensemble de données d’modèle spatio-temporel vectoriel ajusté précisément, et d’ ajuster précisément le grand modèle général en pré-entraînement dans l’étape T2 pour obtenir un alignement efficace entre des langages naturels et des données de vecteur. Selon un mode de réalisation préférable, le module de planification à tâche cherche des tâches similaires dans la bibliothèque de processus d’ingénierie en fonction de description de tâche. Le module de planification à tâche inclut des manières de planification à tâche sans feed-back d’information et de planification à tâche avec feed-back d’information, dans lesquelles le feedback provient de l’environnement, de l’utilisateur ou du résultat d’exécution du grand modèle spatio-temporel vectoriel, et le processus opérationnel se résout en plusieurs sous-tâches pour les exécuter, qui s’ lient ensemble en cascade ou en arborescence, et dont chacun détermine une sous-tâche suivante en fonction d’un résultat de l’exécution faite à chaque fois. Selon un mode de réalisation préférable, le module de mémoire à tâche mémorise des informations senties depuis l’environnement, des enregistrements d’exécution d’tâche, et des résultats d’exécution d’tâche, et utilise des mémoires enregistrées pour promouvoir des actions futures ; le module de mémoire à tâche inclut une donnée et une opération mémorisées. La donnée mémorisée inclut des informations mémorisées à court terme et entrées dans une fenêtre contextuelle et des informations mémorisées à long terme dans un vecteur externe cherché et requêté rapidement. Selon un mode de réalisation préférable, le module d’action à tâche utilise un instrument pour effectuer et compléter chaque tâche, et l’instrument inclut le grand modèle spatio-temporel vectoriel lui-même et un instrument externe qui inclut un modèle algorithmique, une compilation de programmes, une base de données, et une API. Le module d’action à tâche utilise en outre une base de données spatiale pour faire analyse spatiale partielle, utilise un modèle dans une base de modèles pour effectuer une tâche spécifique, utilise une API pour obtenir des données en temps réel ou historiques, et la tâche spécifique fait référence à une tâche qui correspond à chaque modèle de la base de modèles. Selon un mode de réalisation préférable, le fait de réaliser de générer automatiquement le graphique vectoriel multidimensionnel ou le document littéral graphique spécial inclut les étapes de : Former artificiellement un modèle du graphique vectoriel multidimensionnel ou du document littéral graphique spécial selon une exigence de contenu du graphique vectoriel multidimensionnel ou du document littéral graphique spécial, ou faire le grand modèle spatio-temporel vectoriel à générer automatiquement un modèle du document littéral graphique spécial selon une exigence de contenu, dans lequel le dessin du document littéral graphique spécial est au format de graphique vectoriel multidimensionnel, ou au format de matrice convertie en graphiques vectoriels multidimensionnels; et Générer des paramètres en divers types dans le graphique vectoriel multidimensionnel ou le modèle du document littéral graphique spécial, obtenir avec précision des paramètres dans les données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles, et fusionner les paramètres avec les modèles pour générer le graphique vectoriel multidimensionnel ou le document littéral graphique spécial, au moyen de faire renseignement et analyse par un système d’information ou faire déduction et compréhension par le grand modèle spatio-temporel vectoriel. Selon un mode de réalisation préférable, le fait de générer mutuellement le graphique vectoriel multidimensionnel et le document littéral graphique spécial est basé sur des capacités d’analyse et compréhension du grand modèle spatio-temporel vectoriel ; après de entrer des données dans le domaine d’ingénierie ou après que le document littéral graphique spécial fait des informations spatio-temporelles pertinentes à changer, le grand modèle spatio-temporel vectoriel génère un paramètre, de la description ou un agent intelligent renouvelés pour le graphique vectoriel multidimensionnel, et renouvèle automatiquement les données du graphique vectoriel multidimensionnel. Après que le fait de dessiner ou modifier le graphique vectoriel multidimensionnel cause le graphique vectoriel multidimensionnel à changer, le graphique vectoriel multidimensionnel à jour est obtenu grâce au grand modèle spatio-temporel vectoriel, et des paramètres d’ingénierie correspondants ou de la description de document sont alors actualisés ; ce qui permet de mettre à jour un contenu relatif audit document littéral graphique spécial. Sur la base du système d’information géographique (SIG) , de la plateforme de conception assistée par ordinateur (CAO) et d’une source de données, la présente invention construit le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel, le terminal d’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles et le terminal d’application de système d’information intelligent, et pré-entraîne un grand modèle capable de comprendre le système de connaissances d’ingénierie professionnelles, le processus de traitement de données, le graphique vectoriel multidimensionnel et le document littéral graphique spécial pour les données spatio-temporelles multidimensionnelles telles que des vecteurs bidimensionnels et tridimensionnels plus temporels, afin de réaliser l’expression et génération mutuelle entre le graphique vectoriel multidimensionnel et des informations spatio-temporelles spéciaux, et de la description de documents professionnels, et former une application de système de traitement de données intelligente dans le domaine d’ingénierie. La présente invention libérera complètement les gens d’ingénierie et technique en établissant un système d’IA dans le domaine d’ingénierie sociale humaine, fournira un support de système intelligent pour traiter mutuellement automatiquement et rapidement de la voix, du texte, un graphique vectoriel multidimensionnel et un document littéral graphique spécial dans des domaines connexes, et a une grande praticabilité. Brève description des figures La présente invention sera décrite plus précisément ci-après à l’aide des exemples de réalisation indiqués schématiquement dans les figures, afin que l’homme de l’art prenne clairement une variété d’autres avantages et bénéfices. Les dessins ne sont utilisés que pour montrer le mode de réalisation préféré et ne sont pas considérés comme une limitation de la présente invention. Dans les figures du dessin, les mêmes éléments, caractéristiques et composants, qui sont fonctionnellement identiques et ont le même effet, sont chacun munis des mêmes signes de référence, sauf indication contraire. Celles-ci illustrent : La FIG. 1 montre un schéma du système d’IA mutuellement génératif du graphique vectoriel d’information spatio-temporelle multidimensionnelle dans ce mode de réalisation. La FIG. 2 illustre un diagramme de flux du terminal d’application de système d’information intelligent dans le présent mode de réalisation basé sur le grand modèle spatio-temporel vectoriel. La FIG. 3 illustre un diagramme de flux du grand modèle spatio-temporel vectoriel dans le présent mode de réalisation qui réalise l’interaction, l’analyse et la génération mutuelle du graphique vectoriel multidimensionnel et du document littéral graphique spécial. La FIG. 4 illustre un autre schéma du système d’IA mutuellement génératif basé du graphique vectoriel d’information spatio-temporelle multidimensionnelle selon la présente invention. Description détaillée des modes de réalisation Afin de rendre l’objectif, les caractéristiques et les avantages susmentionnés de la présente invention plus évidents et plus faciles à comprendre, nous décrivons la présente invention plus en détail ci-dessous en se combinant avec les dessins et les modes de réalisation. Il convient de comprendre que les modes de réalisation décrits ici ne sont utilisés que pour expliquer la présente invention, et ne sont qu’une partie des modes de réalisation de la présente invention, ni incluent tous les modes de réalisation, ni limitent la présente invention. En se référant à la FIG. 1 illustre un schéma du système d’IA mutuellement génératif basé sur un graphique vectoriel d’information spatio-temporelle multidimensionnelle dans ce mode de réalisation, le système d’IA mutuellement génératif inclut un terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel, un terminal d’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles et un terminal d’application de système d’information intelligent. Dans lesquels, l’agent intelligent (Agent) est un petit module indépendant ou une petite application qui peut effectuer une seule tâche. L’agent intelligent à traiter des informations est à un petit module à traiter des informations. Le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel s’utilise pour intégralement modéliser et exprimer des données spatio-temporelles en divers types, c’est-à-dire, intégralement modéliser et exprimer des données spatio-temporelles en types différents. La donnée spatio-temporelle en divers types comprend des textes, des voix, des images, des vidéos et des graphiques vectoriels multidimensionnels. Le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel s’utilise pour construire un grand modèle spatio-temporel vectoriel multimodal, qui s’utilise pour exprimer mutuellement, comprendre et analyser des données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles et la description en langage naturel, y compris des textes et des voix, afin de réaliser d’apprendre en renfort des connaissances de domaine vertical d’un système de connaissances d’ingénierie professionnelles , puis de renforcer la capacité de traitement à la connaissance du domaine d’ingénierie et au processus de traitement de données. De préférence, des informations d’industrie d’un système de connaissances d’ingénierie professionnelles s’incrustent dans le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel, afin de réaliser d’apprendre en renfort des connaissances de domaine vertical d’un système de connaissances d’ingénierie professionnelles, puis de renforcer la capacité de traitement et de compréhension à la connaissance du domaine d’ingénierie et au processus de traitement de données. Une procédure du grand modèle spatio-temporel vectoriel construit par le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel comprend : les étapes de décrire en langage naturel les données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles, de pré-entraîner et ajuster précisément le grand modèle spatio-temporel vectoriel, et de comprendre et analyser des données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles. Afin de mieux exprimer la structure du système d’IA mutuellement génératif, la FIG. 1 illustre de manière exemplaire des éléments utilisés du grand modèle spatio-temporel vectoriel construit par le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel, ce qui ne signifie pas que le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel est uniquement utilisé pour construire le grand modèle spatio-temporel vectoriel. Les éléments utilisés du grand modèle spatio-temporel vectoriel construit par le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel incluent la description en langage naturel de données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles (décrire en langage naturel les données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles), du pré-entraînement et ajustement précis au grand modèle spatio-temporel vectoriel (de pré-entraîner et ajuster précisément le grand modèle spatio-temporel vectoriel), et de la compréhension et analyse aux données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles (de comprendre et analyser des données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles). Dans lesquelles, le fait que des informations d’industrie d’un système de connaissances d’ingénierie professionnelles s'incrustent dans le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel, afin de réaliser d’apprendre en renfort des connaissances de domaine vertical d’un système de connaissances d’ingénierie professionnelles , comprend : les étapes d’utiliser des données du domaine d’ingénierie comme ensemble de données de pré-entraînement pour ajuster précisément un grand modèle général ;et de pré-entraîner le grand modèle général en élargissant un vocabulaire du domaine d’ingénierie vertical et utilisant un ensemble de données du domaine d’ingénierie afin de incruster des informations d’industrie d’un système de connaissances d’ingénierie professionnelles vers le grand modèle général. Le grand modèle général, également connu sous le nom de « grand modèle de fondation », fait référence à un grand modèle de langage qui peut être à travers des domaines et des tâches, et il est généralement entraîné et fourni par des grandes institutions, qui font attention à la capacité générale et généralisation du modèle. En conséquence, le grand modèle spatio-temporel de cet article est un grand modèle de domaine vertical, qui fortifie la capacité en matière particulière sur la base du grand modèle général. Le fait que des informations d’industrie d’un système de connaissances d’ingénierie professionnelles s’incrustent dans le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel, afin de renforcer la capacité de traitement et de compréhension à la connaissance du domaine d’ingénierie et au processus de traitement de données, comprend : les étapes de décrire un processus de traitement de données avec des caractéristiques d’ingénierie claires ; de définir un langage de processus de traitement de données du domaine d’ingénierie ; et d’utiliser le processus de traitement de données du domaine d’ingénierie qui s’exprimer intégralement comme ensemble de données ajustées précisément pour entraîner le grand modèle général, afin de réaliser de incruster des connaissances du processus de traitement de données, et de renforcer la capacité de traitement et de compréhension à la connaissance du domaine d’ingénierie et au processus de traitement de données. La description en langage naturel de données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles inclut, sans s’y limiter, des données spatio-temporelles vectorielles en divers types de points, lignes, surfaces et volumes avec des informations spatiales temporelles continues (x, y, z, t) et des informations attributaires, qui incluent le système d’information géographique (SIG) et la cartographie assistée par ordinateur (CAO) ; un langage naturel se transforme en matière de description selon des besoins d’entraînement, de compréhension et de traitement du grand modèle spatio-temporel vectoriel, et le langage naturel transformé décrit toutes les informations avec des données spatio-temporelles vectorielles d’origine, qui incluent, sans s’y limiter, des types de géométrie, des caractéristiques géométriques, des styles d’affichage, des coordonnées de point de référence, des données géométriques relatives basées sur le point de référence, des informations temporelles et des informations d’attribut d’un objet vectoriel. Le fait de pré-entraîner et ajuster précisément le grand modèle spatio-temporel vectoriel comprend : les étapes d’établir un ensemble de données qui inclut la description en langage naturel sur les données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles et des caractéristiques de l’objet vectoriel, et de pré-entraîner et ajuster précisément en permanence le grand modèle général sur la base de l’ensemble de données pré-entraîné et de l’ensemble de données ajustées précisément, afin de former un grand modèle spatio-temporel vectoriel avec une capacité à comprendre des données spatio-temporelles vectorielles. De préférence, le fait d’établir un ensemble de données qui inclut la description en langage naturel sur les données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles et des caractéristiques de l’objet vectoriel, et de pré-entraîner et ajuster précisément en permanence le grand modèle général sur la base de l’ensemble de données pré-entraîné et de l’ensemble de données ajustées précisément inclut les étapes: (T1) De collecter des données spatio-temporelles vectorielles massives et des descriptions de texte en langage naturel et de caractéristique d’objet vectoriel aux données spatio-temporelles vectorielles correspondantes, afin de former un ensemble de données d’entraînement des données spatio-temporelles vectorielles, dans lequel les données spatio-temporelles vectorielles incluent des informations de structure géométrique prédéfinies de points, de lignes, de surfaces et de volumes, et des informations de texte d’attribut qui correspondent à un solide géométrique. (T2) D’utiliser le grand modèle général comme base pour faire pré-entraînement à l’aide de l’ensemble de données d’entraînement des données spatio-temporelles vectorielles, de faire échantillonnage de texte vectoriel au moyen de marche aléatoire comme échantillon d’entraînement ; et de les entrer au grand modèle général en forme de GPT générative et ajuster précisément le modèle afin d’atteindre une injection efficace de connaissances en informations vectorielles. (T3) De collecter des données sous diverses formes de question-réponse, y compris donnée de vecteur-relation topologique, donnée de vecteur-information d’attribut et description d’attribut-donnée de vecteur, pour former un ensemble de données d’modèle spatio-temporel vectoriel ajusté précisément, et d’ ajuster précisément le grand modèle général en pré-entraînement dans l’étape T2 pour obtenir un alignement efficace entre des langages naturels et des données de vecteur. Grâce à la méthode des trois étapes ci-dessus, le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel réalise de construire le grand modèle spatio-temporel vectoriel. Le fait de comprendre et analyser les données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles comprend : les étapes d’entrer les données spatio-temporelles vectorielles décrites par le langage naturel au grand modèle spatio-temporel vectoriel ; de sortir des caractéristiques de l’objet vectoriel en compréhension depuis le grand modèle spatio-temporel vectoriel ; d’entrer une partie des caractéristiques de l’objet vectoriel au grand modèle spatio-temporel vectoriel ; de sortir des données spatio-temporelles vectorielles complètes en compréhension ou analyse depuis le grand modèle spatio-temporel vectoriel ; et plus loin de accomplir de comprendre et traiter des caractéristiques géométriques et caractéristiques attributaires des données spatio-temporelles vectorielles et d’identifier et traiter des relations spatiales et relations spatio-temporelles des données spatio-temporelles vectorielles sur la base des caractéristiques spatio-temporelles ou des données sorties de l’objet vectoriel et à l’aide de la capacité d’analyse du grand modèle spatio-temporel vectoriel. Dans lesquelles, le fait de comprendre et traiter des caractéristiques géométriques des données spatio-temporelles vectorielles comprend l’étape de traiter des coordonnées géométriques de l’objet vectoriel lui-même, y compris, mais sans s’y limiter, de modifier et compiler une forme, une taille et une position. Le fait de comprendre et traiter des caractéristiques attributaires des données spatio-temporelles vectorielles comprend l’étape de traiter des informations d’attribut de l’objet vectoriel lui-même, y compris, mais sans s’y limiter, de les modifier, requêter, analyser et compter. Le fait d’identifier et traiter des relations spatio-temporelles des données spatio-temporelles vectorielles comprend l’étape d’identifier et traiter des relations spatiales topologiques, des relations spatiales séquentielles et des relations spatiales métriques entre les objets vectoriels, dans lesquelles la relation spatiale topologique fait référence à une relation d’association, de voisinage, d’inclusion, d’intersection, de chevauchement et de séparation entre les objets spatiaux ; la relation spatiale séquentielle fait référence à un ordre dans lequel des objets ou événements spatiaux sont disposés dans l’espace, y compris des relation d’orientation telles que avant-arrière, gauche-droite, haut-bas, et est-ouest-sud-nord ; la relation spatiale métrique fait référence à une relation de distance ou de proximité entre les objets spatiaux. Le terminal d’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles s’utilise pour analyser automatiquement des tâches de processus opérationnel à traiter mutuellement des données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types et démonter les tâches en sous-tâches simples, et pour exécuter, transmettre et résoudre de manière autonome les sous-tâches sur la base de la capacité d’apprentissage et de déduction du grand modèle spatio-temporel vectoriel, en combinaison avec la capacité de traitement et d’analyse d’un système d’information géographique (SIG) ou d’une plateforme de conception assistée par ordinateur (CAO) et en apprenant et référant à une procédure d’exécution de tâche d’un processus opérationnel typique, qui fait référence à un processus ou à une étape s’utilise pour traiter les données d’information spatio-temporelle mentionnées dans cet article, et il s’agit des méthodes de traitement des données liées au SIG et à la CAO, telles que des traitements à dessiner et compiler des dessins, ajouter des attributs, et analyser et des espaces. De préférence, le terminal d’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles comprend un module de planification à tâche, un module de mémoire à tâche et un module d’action à tâche. Le module de planification à tâche s’utilise pour résoudre et planifier une tâche d’un processus opérationnel interactif à traiter des graphiques vectoriels inclus dans des traitements de données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types sur la base de la connaissance du domaine, le processus opérationnel, la compréhension des données et la capacité de génération de texte du grand modèle spatio-temporel vectoriel, et chaque sous-tâche est un traitement logique général effectué indépendamment ou une opération d’analyse géospatiale, et a des entrées et sorties explicites ; les sous-tâches s’effectuent en interaction pour terminer un traitement de processus opérationnel complexe. En exemple de réalisation concrète, le module de planification à tâche cherche des tâches similaires dans la bibliothèque de processus d’ingénierie en fonction de description de tâche. Le module de planification à tâche inclut des manières de planification à tâche sans feed-back d’information et de planification à tâche avec feed-back d’information, dans lesquelles le feedback provient de l’environnement, de l’utilisateur ou du résultat d’exécution du grand modèle spatio-temporel vectoriel, et le processus opérationnel se résout en plusieurs sous-tâches pour les exécuter, qui s’ lient ensemble en cascade ou en arborescence, et dont chacun détermine une sous-tâche suivante en fonction d’un résultat de l’exécution faite à chaque fois. Le module de mémoire à tâche s’utilise pour faire chaque tâche à sentir des informations depuis un environnement ou obtenir des informations depuis une mémoire afin de fournir des données requises par chaque tâche et mémoriser des données de processus en cours d’exécution ; l’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles accumule des données et de l’expérience et complète progressivement une auto-évolution au moyen du module de mémoire à tâche, afin de fournir un support de capacité itérative au grand modèle spatio-temporel vectoriel. En exemple de réalisation concrète, le module de mémoire à tâche mémorise des informations senties depuis l’environnement, des enregistrements d’exécution d’tâche, et des résultats d’exécution d’tâche, et utilise des mémoires enregistrées pour promouvoir des actions futures ; le module de mémoire à tâche inclut une donnée et une opération mémorisées ; dans lesquelles la donnée mémorisée inclut des informations mémorisées à court terme et entrées dans une fenêtre contextuelle et des informations mémorisées à long terme dans un vecteur externe cherché et requêté rapidement. Le module d’action à tâche s’utilise pour exécuter chaque sous-tâche planifiée par le grand modèle spatio-temporel vectoriel à un résultat concret ; la tâche s’exécute à l’aide des capacités, y compris, mais sans s’y limiter, de déduction du grand modèle spatio-temporel vectoriel, d’analyse spatiale et de traitement du système d’information géographique ; et de traitement du système de cartographie assistée par ordinateur ; la tâche interagit avec des objets interactifs, y compris, mais sans s’y limiter, des capteurs, des bibliothèques de modèles, des contrôleurs et des bases de données. En exemple de réalisation concrète, le module d’action à tâche utilise un instrument pour effectuer et compléter chaque tâche, et l’instrument inclut le grand modèle spatio-temporel vectoriel lui-même et un instrument externe qui inclut un modèle algorithmique, une compilation de programmes, une base de données, et une API. Le module d’action à tâche utilise en outre une base de données spatiale pour faire analyse spatiale partielle, utilise un modèle dans une base de modèles pour effectuer une tâche spécifique, utilise une API pour obtenir des données en temps réel ou historiques, et la tâche spécifique fait référence à une tâche qui correspond à chaque modèle de la base de modèles. Afin de mieux exprimer la structure du système d’IA mutuellement génératif, la FIG. 1 illustre de manière exemplaire les trois modules du terminal d’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles, ce qui ne signifie pas que le terminal d’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles n’inclut que les trois modules. Les trois modules du terminal d’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles consistent en planification à tâche (un module de planification à tâche), en mémoire à tâche (un module de mémoire à tâche) et en action à tâche (un module d’action à tâche). Le terminal d’application de système d’information intelligent s’utilise pour transformer des données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types en descriptions de langage naturel correspondantes sur la base de la capacité de déduction et de compréhension du grand modèle spatio-temporel vectoriel, afin de réaliser la compréhension d’IA à des graphiques vectoriels multidimensionnels et à des données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types, pour réaliser l’interaction, l’analyse et la génération mutuelle au graphique vectoriel multidimensionnel et au document littéral graphique spécial dans le domaine d’ingénierie pilotées par un agent intelligent au moyen de entrées simples y compris des voix et des textes, et pour obtenir précisément des paramètres dans les données spatio-temporelles multidimensionnelles, renouveler automatiquement les données spatio-temporelles multidimensionnelles liées aux paramètres, puis réaliser de générer et renouveler automatiquement le graphique vectoriel multidimensionnel ou le document littéral graphique spécial à l'aide de la déduction du grand modèle spatio-temporel vectoriel et du traitement de l’agent intelligent. Dans le mode de réalisation de la présente invention, le graphique vectoriel multidimensionnel fait référence à des données de vecteur bidimensionnelles et tridimensionnelles plus temporelles qui s’appliquent dans le domaine d’ingénierie ; le document littéral graphique spécial fait référence à un rapport ou un document avec un mélange de graphique et de texte qui présente une signification ou application d’ingénierie spécifique. De préférence, une procédure que le terminal d’application de système d’information intelligent réalise la compréhension d’IA à des graphiques vectoriels multidimensionnels et à des données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types, et l’interaction, l’analyse et la génération mutuelle au graphique vectoriel multidimensionnel et au document littéral graphique spécial inclut les étapes de traiter et comprendre les données spatio-temporelles multidimensionnelles, de générer l’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles, et de générer mutuellement le graphique vectoriel multidimensionnel et le document littéral graphique spécial. L’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles fait référence à un agent intelligent qui traite des données spatio-temporelles multidimensionnelles, par exemple les lit, modifie, et analyse. Plus précisément, elle inclut les étapes : (S1) D’entrer les données spatio-temporelles multidimensionnelles au terminal d’application de système d’information intelligent, et de transformer les données spatio-temporelles multidimensionnelles en descriptions en langage naturel qui peut être traitée par le grand modèle spatio-temporel vectoriel, afin de réaliser d’analyser et de comprendre de manière d’IA des données de vecteur d’information spatio-temporelle multidimensionnelle et des données temporelles dans les données spatio-temporelles multidimensionnelles sur la base de la capacité de déduction et de compréhension du grand modèle spatio-temporel vectoriel. (S2) D’entrer des instructions d’utilisateurs par des moyens interactifs, y compris de l’entrée phonique et de l’entrée de texte, dans lesquels l’entrée phonique est convertie en texte par reconnaissance phonique ; et de transformer des entrées d’instructions d’utilisateurs décrite par le langage naturel en instructions formatées à compiler, requêter, analyser et sortir des données du système d’information sur la base des capacités de compréhension, d’analyse et de traitement du grand modèle spatio-temporel vectoriel, afin de réaliser de générer l’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles. (S3) De réaliser la génération automatique des graphiques vectoriels multidimensionnels ou des documents littéraux graphiques spéciaux par des moyens automatiques et intelligents, et renouveler bi-directionnellement des applications d’IA en génération mutuelle sur la base de l’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles et à l’aide de son appel de fusion et exécution à multiples tours, afin de générer mutuellement les graphiques vectoriels multidimensionnels et les données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types. Afin de mieux exprimer la structure du système d’IA mutuellement génératif, la FIG. 1 illustre de manière exemplaire la compréhension d’IA au graphique vectoriel multidimensionnel et aux données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types réalisée par le terminal d’application de système d’information intelligent, et des éléments de l’interaction, de l’analyse et de la génération mutuelle au graphique vectoriel multidimensionnel et au document littéral graphique spécial, ce qui ne signifie pas que le terminal d’application de système d’information intelligent ne fait que compléter ces contenus techniques. Les éléments consistent en traitement et compréhension aux données spatio-temporelles multidimensionnelles (analyser et comprendre de manière d’IA des données de vecteur d’information spatio-temporelle multidimensionnelle et des données temporelles dans les données spatio-temporelles multidimensionnelles) , en génération de l’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles (générer l’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles), et en génération mutuelle entre le graphique vectoriel d’information spatio-temporelle multidimensionnelle et le document littéral graphique spécial (générer mutuellement le graphique vectoriel d’information spatio-temporelle multidimensionnelle et le document littéral graphique spécial). Le fait de réaliser de générer automatiquement le graphique vectoriel multidimensionnel ou le document littéral graphique spécial inclut les étapes de: D’abord, former artificiellement un modèle du graphique vectoriel multidimensionnel ou du document littéral graphique spécial selon une exigence de contenu du graphique vectoriel multidimensionnel ou du document littéral graphique spécial, ou faire le grand modèle spatio-temporel vectoriel à générer automatiquement un modèle du document littéral graphique spécial selon une exigence de contenu, dans lequel le graphique du document littéral graphique spécial est au format de graphique vectoriel multidimensionnel, ou au format de matrice convertie en graphiques vectoriels multidimensionnels; ensuite, générer des paramètres en divers types dans le graphique vectoriel multidimensionnel ou le modèle du document littéral graphique spécial, obtenir avec précision des paramètres dans les données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles, et fusionner les paramètres avec les modèles pour générer le graphique vectoriel multidimensionnel ou le document littéral graphique spécial, au moyen de faire renseignement et analyse par un système d’information ou faire déduction et compréhension par le grand modèle spatio-temporel vectoriel. Le fait de générer mutuellement le graphique vectoriel multidimensionnel et le document littéral graphique spécial est basé sur des capacités d’analyse et compréhension du grand modèle spatio-temporel vectoriel ; après de entrer des données dans le domaine d’ingénierie ou après que le document littéral graphique spécial fait des informations spatio-temporelles pertinentes à changer, le grand modèle spatio-temporel vectoriel génère un paramètre, de la description ou un agent intelligent renouvelés pour le graphique vectoriel multidimensionnel, et renouvèle automatiquement les données du graphique vectoriel multidimensionnel. Après que le fait de dessiner ou modifier le graphique vectoriel multidimensionnel cause le graphique vectoriel multidimensionnel à changer, le graphique vectoriel multidimensionnel à jour est obtenu grâce au grand modèle spatio-temporel vectoriel, et des paramètres d’ingénierie correspondants ou de la description de document sont alors actualisés ; ce qui permet de mettre à jour un contenu relatif audit document littéral graphique spécial. La FIG. 2 illustre un diagramme de flux du terminal d’application de système d’information intelligent dans le présent mode de réalisation basé sur le grand modèle spatio-temporel vectoriel, qui réalise l’expression et génération mutuelles entre des langages naturels tels que l’entrée vocale et l’entrée de texte et des données telles que le graphique vectoriel multidimensionnel et le document littéral graphique spécial sur la base du grand modèle spatio-temporel vectoriel. « Le graphique vectoriel et l’analyse et compréhension temporelle », « le graphique vectoriel et l’instruction d’application temporelle » et « l’agent intelligent à traiter des informations » dans la FIG. 2 peuvent être comprises correspondant aux étapes précédentes S1~S3, et ne seront pas répétées une par une. La FIG. 3 illustre un diagramme de flux du grand modèle spatio-temporel vectoriel dans le présent mode de réalisation qui réalise l’interaction, l’analyse et la génération mutuelle du graphique vectoriel multidimensionnel et du document littéral graphique spécial. Sur la base des capacités de compréhension et d’analyse du grand modèle spatio-temporel vectoriel, des données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types de telles que des données d’ingénierie, des documents littéraux graphiques et d’autres sources de données spatio-temporelles avec graphiques vectoriels en divers types(des dessins bidimensionnels, des dessins tridimensionnels et autres types de vecteurs) et des données (des paramètres de graphique vectoriel, des paramètres temporels vectoriels, des descriptions de graphique vectoriel et des agents intelligents de graphique vectoriel) se génèrent et s’ renouvèlent mutuellement. L’agent intelligent de graphique vectoriel fait référence à un petit module à traiter (lire, modifier, mémoriser) des graphiques vectoriels. En somme, sur la base du système d’information géographique (SIG) , de la plateforme de conception assistée par ordinateur (CAO) et d’une source de données, la présente invention construit le terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel, le terminal d’agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles et le terminal d’application de système d’information intelligent, et pré-entraîne un grand modèle capable de comprendre le système de connaissances d’ingénierie professionnelles, le processus de traitement de données, le graphique vectoriel multidimensionnel et le document littéral graphique spécial pour les données spatio-temporelles multidimensionnelles telles que des vecteurs bidimensionnels et tridimensionnels plus temporels, afin de réaliser l’expression et génération mutuelle entre le graphique vectoriel multidimensionnel et des informations spatio-temporelles spéciaux, et de la description de documents professionnels, et former une application de système de traitement de données intelligente dans le domaine d’ingénierie. La présente invention libérera complètement les gens d’ingénierie et technique en établissant un système d’IA dans le domaine d’ingénierie sociale humaine, fournira un support de système intelligent pour traiter mutuellement automatiquement et rapidement de la voix, du texte, un graphique vectoriel multidimensionnel et un document littéral graphique spécial dans des domaines connexes, et a une grande praticabilité. Les exemples ci-dessus du système d’IA mutuellement génératif basé sur un graphique vectoriel d’information spatio-temporelle multidimensionnelle ne sont que schématiques. Les unités qui y sont décrites comme descriptions des parties détachées peuvent ou non être physiquement séparées, et les parties affichées comme unités peuvent ou non être des unités physiques, c’est-à-dire qu’elles peuvent être situées à un seul endroit ou être distribuées sur une pluralité d’unités de réseau. Il est possible de sélectionner certains ou tous les modules en fonction des besoins réels pour réaliser l’objectif du présent mode de réalisation. L’homme de l’art peut le comprendre et le mettre en œuvre sans travail créatif. Les modes de réalisation de chaque pièce de la présente invention peuvent être mis en œuvre dans du matériel ou dans des modules logiciels s’exécutant sur un ou plusieurs processeurs, ou dans une combinaison de ceux-ci. L’homme de l’art doit comprendre qu’un microprocesseur ou un processeur de signal numérique (DSP) peut être utilisé dans la pratique pour réaliser certaines ou toutes les fonctions de certains ou de toutes les pièces d’un dispositif électronique selon les modes de réalisation de la présente invention. La présente invention peut également être mise en œuvre en tant que dispositif ou appareil (par exemple, un programme d’ordinateur et un produit de programme d’ordinateur) utilisé pour exécuter tout ou partie des méthodes décrites dans le présent document. Un tel programme en œuvre dans la présente invention peut être mémorisé sur un support lisible par ordinateur, ou peut avoir la forme d’un ou plusieurs signaux. Un tel signal peut être téléchargé depuis un site Internet, ou fourni sur un signal porteur, ou sous toute autre forme. Par exemple, la FIG. 4 illustre le système d’IA mutuellement génératif basé sur un graphique vectoriel d’information spatio-temporelle multidimensionnelle qui peuvent être réalisé selon la présente invention. Le système d’IA mutuellement génératif basé sur un graphique vectoriel d’information spatio-temporelle multidimensionnelle comprend un processeur 1010 et un programme d’ordinateur sous forme de mémoire 1020 ou un support lisible par ordinateur. La mémoire 1020 peut être une mémoire électronique telle qu’une mémoire flash, une EEPROM (une mémoire programmable effaçable électriquement à lecture seule), une EPROM, un disque dur ou une ROM. La mémoire 1020 inclut un espace de stockage 1030 à code de programme 1031 utilisé pour exécuter l’une des étapes de la méthode ci-dessus. Par exemple, l’espace de stockage 1030 à code de programme peut inclure un code de programmes 1031 en divers types qui est utilisé pour mettre en œuvre les différentes étapes de la méthode ci-dessus. Ces codes de programme peuvent être lus depuis un ou de plusieurs produits de programme d’ordinateur, ou écrits sur un ou plusieurs de ces produits programme d’ordinateur, qui incluent des supports de code de programme tels que des disques durs, des disques compacts (CD), des cartes mémoire ou des disquettes. Ces produits sont généralement des unités de stockage portables ou fixes, qui peuvent avoir des segments de stockage, des espaces de stockage, etc., similaires à cet arrangement dans la mémoire 1020 dans le système d’IA mutuellement génératif basé sur un graphique vectoriel d’information spatio-temporelle multidimensionnelle dans la FIG. 4 . Le code du programme peut, par exemple, être compressé par des moyens appropriés. En règle générale, l’unité de mémoire inclut un code lisible par ordinateur, c’est-à-dire un code qui peut être lus, par exemple, par le processeur 1010, le fait que ces codes sont exécutés par un dispositif électronique amène ce dispositif électronique à exécuter chaque étape de la méthode décrite ci-dessus. Il convient de noter que le contenu qui concerne le système d’IA mutuellement génératif basé sur le graphique vectoriel d’information spatio-temporelle multidimensionnelle peut faire référence aux modes de réalisation ci-dessus, et ne sera pas répété ici. Dans la description détaillée précédente, différentes caractéristiques visant à améliorer la rigueur de la présentation ont été regroupées en en un ou plusieurs exemples. Il convient cependant de clarifier que la description ci-dessus est uniquement de nature illustrative et ne se veut en aucun cas restrictive. Elle sert à couvrir toutes les variantes, modifications et tous les équivalents des différentes caractéristiques et des différents exemples de réalisation. L’homme de l’art, du fait de ses connaissances techniques, verra clairement de nombreux autres exemples ressortir immédiatement et directement de la description ci-dessus. Enfin, de plus, il convient de noter que les termes relationnels ci-inclus tels que « premier» et «deuxième», ne sont utilisés que pour distinguer une entité ou une opération d’un ’autre, mais ils n’exigent ni ne suggèrent nécessairement une telle relation ou séquence réelle entre ces entités ou opérations. En outre, les termes « comportant » et « possédant » ou toute autre variante de celui-ci sont destinés à couvrir l’inclusion non exclusive de sorte qu’un procédé, une méthode, un objet ou un dispositif terminal incluant une série d’éléments comprend non seulement les éléments mais aussi d’autres éléments qui ne sont pas expressément énumérés, ou un procédé, une méthode, un objet ou un dispositif terminal comprend en outre les éléments qui sont inhérents à ceci. En l’absence d’autres restrictions, les éléments définis par l’expression « y compris un ...... » n’excluent pas l’existence d’autres éléments identiques dans le procédé, la méthode, l’objet ou l’équipement terminal qui comprend les éléments. Les modes de réalisation de la présente invention ont été décrits ci-dessus en se combinant avec les dessins, mais la présente invention n’est pas limitée aux modes de réalisation spécifiques décrits ci-dessus, et les modes de réalisation spécifiques ne sont qu’indicatifs et non restrictifs. Sous l’inspiration de la présente invention, l’homme de l’art peut également mettre en œuvre des nombreuses formes sans s’écarter de l’objectif de la présente invention et de l’étendue de la protection des revendications, dont toutes relèvent de la protection de la présente invention. Système d’IA mutuellement génératif basé sur des graphiques vectoriels d’information spatio-temporelle multidimensionnelle, comprenant : une mémoire (1020) qui mémoriser une instruction, et un processeur (1010) qui exécuter ladite instruction, caractérisé en ce que ledit processeur est configuré de sorte : à intégralement exprimer des données spatio-temporelles en divers types et à construire un grand modèle spatio-temporel vectoriel multimodal qui s’utilise pour comprendre et analyser une description en langage naturel de données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles de sort à renforcer une capacité de traitement à une connaissance d’un domaine d’ingénierie et à un processus de traitement de données, où le type de ladite donnée spatio-temporelle inclut des textes, des voix, des images, des vidéos et des graphiques vectoriels multidimensionnels, ladite description en langage naturel de données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles inclut des textes et des voix ; à analyser automatiquement une tâche de processus opérationnel à traiter mutuellement desdites données spatio-temporelles en divers types et démonter ladite tâche de processus opérationnel en sous-tâches simples, et à exécuter, transmettre et résoudre de manière autonome lesdites sous-tâches sur la base d’une capacité d’apprentissage et de déduction dudit grand modèle spatio-temporel vectoriel, en combinaison avec une capacité de traitement et d’analyse d’un système d’information géographique (SIG) ou d’une plateforme de conception assistée par ordinateur (CAO) et en apprenant et référant à une procédure d’exécution de tâche d’un processus opérationnel typique ; et à exécuter les étapes de transformer des données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types en descriptions de langage naturel correspondantes sur la base d’une capacité de déduction et de compréhension dudit grand modèle spatio-temporel vectoriel, afin de réaliser une interaction, une analyse et une génération mutuelle à un graphique vectoriel multidimensionnel et à un document littéral graphique spécial dans le domaine d’ingénierie pilotées par un agent intelligent au moyen de entrées simples y compris des voix et des textes, et d’obtenir précisément des paramètres dans lesdites données spatio-temporelles multidimensionnelles, renouveler automatiquement des données spatio-temporelles multidimensionnelles liées aux paramètres, puis réaliser de générer et renouveler automatiquement ledit graphiques vectoriels multidimensionnel ou ledit document littéral graphique spécial à l'aide d’une capacité de déduction dudit grand modèle spatio-temporel vectoriel et de traitement dudit agent intelligent, une procédure à construire ledit grand modèle spatio-temporel vectoriel inclut: les étapes de décrire en langage naturel lesdites données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles, de pré-entraîner et ajuster précisément ledit grand modèle spatio-temporel vectoriel, et de comprendre et analyser desdits données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles, un terminal de grand modèle spatio-temporel vectoriel multidimensionnel utilise des données du domaine d’ingénierie comme ensemble de données de pré-entraînement pour ajuster précisément un grand modèle général, et pré-entraîne ledit grand modèle général en élargissant un vocabulaire du domaine d’ingénierie et utilisant ledit ensemble de données de pré-entraînement afin de renforcer une capacité d’exécution et de compréhension dudit grand modèle général à une connaissance du domaine d’ingénierie et à un processus de traitement de données ; ledit processeur est encore configuré de sorte à décrire un processus de traitement desdites données du domaine d’ingénierie, à définir une langue du processus de traitement desdites données du domaine d’ingénierie, et à utiliser le processus de traitement desdites données du domaine d’ingénierie qui est défini comme ensemble de données à ajuster précisément pour entraîner ledit grand modèle général, afin de renforcer une capacité d’exécution et de compréhension dudit grand modèle général au processus de traitement desdites données du domaine d’ingénierie ; le fait de décrire en langage naturel lesdites données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles inclut la étape de transformer en matière de description au moyen de langage naturel des données spatio-temporelles vectorielles en divers types de points, lignes, surfaces et volumes avec des informations spatiales temporelles continues (x, y, z, t) et des informations attributaires, y compris le système d’information géographique (SIG) et la cartographie assistée par ordinateur (CAO) selon des besoins d’entraînement, de compréhension et de traitement dudit grand modèle spatio-temporel vectoriel, et de faire le langage naturel transformé à décrire toutes les informations avec des données spatio-temporelles vectorielles d’origine, y compris des types de géométrie, des caractéristiques géométriques, des styles d’affichage, des coordonnées de point de référence, des données géométriques relatives basées sur le point de référence, des informations temporelles et des informations d’attribut d’un objet vectoriel ; le fait de pré-entraîner et ajuster précisément ledit grand modèle spatio-temporel vectoriel inclut: les étapes d’établir un ensemble de données qui inclut ladite description en langage naturel de données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles et des caractéristiques de l’objet vectoriel, et de pré-entraîner et ajuster précisément en permanence ledit grand modèle général sur la base dudit ensemble de données de pré-entraînement et dudit ensemble de données à ajuster précisément, afin de former un grand modèle spatio-temporel vectoriel avec une capacité à comprendre des données spatio-temporelles vectorielles ; le fait de comprendre et analyser lesdites données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles inclut les étapes d’entrer des données spatio-temporelles vectorielles décrites par le langage naturel audit grand modèle spatio-temporel vectoriel ; de sortir des caractéristiques de l’objet vectoriel en compréhension depuis ledit grand modèle spatio-temporel vectoriel ; d’entrer une partie des caractéristiques de l’objet vectoriel audit grand modèle spatio-temporel vectoriel ; de sortir des données spatio-temporelles vectorielles complètes en compréhension ou analyse depuis ledit grand modèle spatio-temporel vectoriel ; et plus loin de accomplir de comprendre et traiter des caractéristiques géométriques et caractéristiques attributaires des données spatio-temporelles vectorielles et d’identifier et traiter des relations spatiales et relations spatio-temporelles des données spatio-temporelles vectorielles sur la base des caractéristiques spatio-temporelles ou des données sorties de l’objet vectoriel et à l’aide d’une capacité d’analyse dudit grand modèle spatio-temporel vectoriel ; dans lesquelles, le fait de comprendre et traiter des caractéristiques géométriques des données spatio-temporelles vectorielles inclut l’étape de traiter des coordonnées géométriques de l’objet vectoriel lui-même, le fait de comprendre et traiter des caractéristiques attributaires des données spatio-temporelles vectorielles inclut l’étape de traiter des informations d’attribut de l’objet vectoriel lui-même, le fait d’identifier et traiter des relations spatio-temporelles des données spatio-temporelles vectorielles inclut l’étape d’identifier et traiter des relations spatiales topologiques, des relations spatiales séquentielles et des relations spatiales métriques entre les objets vectoriels ; le fait d’établir un ensemble de données qui inclut ladite description en langage naturel de données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles et des caractéristiques de l’objet vectoriel, et de pré-entraîner et ajuster précisément en permanence ledit grand modèle général sur la base dudit ensemble de données de pré-entraînement et dudit ensemble de données à ajuster précisément inclut les étapes: (T1) de collecter des données spatio-temporelles vectorielles massives et des descriptions de texte en langage naturel et de caractéristique d’objet vectoriel aux données spatio-temporelles vectorielles correspondantes, afin de former un ensemble de données d’entraînement de données spatio-temporelles vectorielles, où lesdites données spatio-temporelles vectorielles incluent des informations de structure géométrique prédéfinies de points, de lignes, de surfaces et de volumes, et des informations de texte d’attribut qui correspondent à un solide géométrique ; (T2) d’utiliser ledit grand modèle général comme base pour faire pré-entraînement à l’aide dudit ensemble de données d’entraînement de données spatio-temporelles vectorielles ; de faire échantillonnage de texte vectoriel au moyen de marche aléatoire ; et d’entrer un texte vectoriel par échantillonnage comme échantillon d’entraînement au grand modèle général ; et (T3) de collecter des données sous diverses formes de question-réponse, y compris donnée de vecteur-relation topologique, donnée de vecteur-information d’attribut et description d’attribut-donnée de vecteur, pour former un ensemble de données d’modèle spatio-temporel vectoriel ajusté précisément, et d’ajuster précisément le grand modèle général en pré-entraînement dans l’étape T2 ; ledit processeur est encore configuré de sorte à chercher des tâches similaires dans une bibliothèque de processus d’ingénierie en fonction de description de tâche ; où un module de planification à tâche inclut des manières de planification à tâche sans feed-back d’information et de planification à tâche avec feed-back d’information, ledit processeur est encore configuré de sorte à faire feedback d’un résultat d’exécution depuis un environnement, un utilisateur ou ledit grand modèle spatio-temporel vectoriel, et à résoudre un processus opérationnel en plusieurs sous-tâches pour les exécuter ; ledit processeur est encore configuré de sorte que le fait de réaliser une interaction, une analyse et une génération mutuelle à un graphique vectoriel multidimensionnel et à un document littéral graphique spécial inclue les étapes de traiter et comprendre lesdites données spatio-temporelles multidimensionnelles, de générer ledit agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles, et de générer mutuellement ledit graphique vectoriel multidimensionnel et ledit document littéral graphique spécial ; et encore inclue les étapes : (S1) d’entrer lesdites données spatio-temporelles multidimensionnelle, et de transformer lesdites données spatio-temporelles multidimensionnelles en descriptions en langage naturel qui peut être traitée par ledit grand modèle spatio-temporel vectoriel, afin de réaliser d’analyser et de comprendre de manière d’IA des données de vecteur d’information spatio-temporelle multidimensionnelle et des données temporelles dans lesdites données spatio-temporelles multidimensionnelles sur la base de la capacité de déduction et de compréhension dudit grand modèle spatio-temporel vectoriel ; (S2) d’entrer des instructions d’utilisateurs par des moyens interactifs, y compris de l’entrée phonique et de l’entrée de texte, et de transformer des entrées d’instructions d’utilisateurs décrite par le langage naturel en instructions formatées à compiler, requêter, analyser et sortir des données du système d’information sur la base des capacités de compréhension, d’analyse et de traitement dudit grand modèle spatio-temporel vectoriel, afin de réaliser de générer ledit agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles ; et (S3) de réaliser de générer automatiquement des graphiques vectoriels multidimensionnels ou des documents littéraux graphiques spéciaux par des moyens automatiques et intelligents, et renouveler bi-directionnellement des applications d’IA en génération mutuelle sur la base dudit agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles et à l’aide de son appel de fusion et exécution à multiples tours, afin de générer mutuellement ledit graphique vectoriel multidimensionnel et des données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types ; le fait de générer automatiquement des graphiques vectoriels multidimensionnels ou des documents littéraux graphiques spéciaux inclut les étapes d’obtenir avec précision des paramètres dans lesdites données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles, et fusionner les paramètres avec des modèles pour générer des graphiques vectoriels multidimensionnels ou des documents littéraux graphiques spéciaux. Système d’IA mutuellement génératif basé sur des graphiques vectoriels d’information spatio-temporelle multidimensionnelle selon la revendication 1, caractérisé en ce que le fait de traiter des coordonnées géométriques de l’objet vectoriel lui-même inclut l’étape de modifier et compiler une forme, une taille et une position, le fait de traiter des informations d’attribut de l’objet vectoriel lui-même inclut l’étape de les modifier, requêter, analyser et compter ; ladite relation spatiale topologique fait référence à une relation d’association, de voisinage, d’inclusion, d’intersection, de chevauchement et de séparation entre des objets spatiaux ; ladite relation spatiale séquentielle fait référence à un ordre dans lequel lesdits objets spatiaux ou des événements sont disposés dans l’espace, y compris des relation d’orientation telles que avant-arrière, gauche-droite, haut-bas, et est-ouest-sud-nord ; ladite relation spatiale métrique fait référence à une relation de distance ou de proximité entre lesdits objets spatiaux. Système d’IA mutuellement génératif basé sur des graphiques vectoriels d’information spatio-temporelle multidimensionnelle selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit processeur est encore configuré de sorte : à résoudre et planifier une tâche d’un processus opérationnel interactif à traiter des graphiques vectoriels inclus dans des traitements de données spatio-temporelles multidimensionnelles en divers types sur la base d’une connaissance du domaine, un processus opérationnel, une compréhension des données et une capacité de génération de texte dudit grand modèle spatio-temporel vectoriel, où chaque sous-tâche est un traitement logique général effectué indépendamment ou une opération d’analyse géospatiale, et a des entrées et sorties explicites ; les sous-tâches s’effectuent en interaction pour terminer un traitement de processus opérationnel complexe ; à faire chaque tâche à sentir des informations depuis un environnement ou obtenir des informations depuis une mémoire afin de fournir des données requises par chaque tâche et mémoriser des données de processus en cours d’exécution, où ledit agent intelligent à traiter des informations spatio-temporelles multidimensionnelles accumule des données et de l’expérience et complète progressivement une auto-évolution afin de fournir un support de capacité itérative audit grand modèle spatio-temporel vectoriel ; et à exécuter chaque sous-tâche planifiée par ledit grand modèle spatio-temporel vectoriel à un résultat concret, où la sous-tâche s’exécute à l’aide des capacités de déduction du grand modèle spatio-temporel vectoriel, d’analyse spatiale et de traitement du système d’information géographique et de traitement du système de cartographie assistée par ordinateur ; la sous-tâche interagit avec des objets interactifs qui incluent des capteurs, des bibliothèques de modèles, des contrôleurs et des bases de données. Système d’IA mutuellement génératif basé sur des graphiques vectoriels d’information spatio-temporelle multidimensionnelle selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdites plusieurs sous-tâches s’lient ensemble en cascade ou en arborescence, et chaque sous-tâche détermine une sous-tâche suivante en fonction d’un résultat d’exécution d’tâche. Système d’IA mutuellement génératif basé sur des graphiques vectoriels d’information spatio-temporelle multidimensionnelle selon la revendication 3, caractérisé en ce que ledit processeur est encore configuré de sorte à mémoriser des informations senties depuis un environnement, un enregistrements d’exécution d’tâche, et un résultat d’exécution d’tâche, et à utiliser des mémoires enregistrées pour promouvoir une action future qui inclut une donnée et une opération mémorisées, où ladite donnée mémorisée inclut des informations mémorisées à court terme et entrées dans une fenêtre contextuelle et des informations mémorisées à long terme dans un vecteur externe cherché et requêté rapidement. Système d’IA mutuellement génératif basé sur des graphiques vectoriels d’information spatio-temporelle multidimensionnelle selon la revendication 3, caractérisé en ce que ledit processeur est encore configuré de sorte à utiliser un instrument pour effectuer et compléter chaque tâche, où l’instrument inclut ledit grand modèle spatio-temporel vectoriel lui-même et un instrument externe qui inclut un modèle algorithmique, une compilation de programmes, une base de données, et une API, et à utiliser en outre une base de données spatiale pour faire analyse spatiale partielle, utiliser un modèle dans une base de modèles pour effectuer une tâche spécifique, utiliser une API pour obtenir des données en temps réel ou historiques, où la tâche spécifique fait référence à une tâche qui correspond à chaque modèle de la base de modèles. Système d’IA mutuellement génératif basé sur des graphiques vectoriels d’information spatio-temporelle multidimensionnelle selon la revendication 1, caractérisé en ce que le fait de réaliser de générer automatiquement des graphiques vectoriels multidimensionnels ou des documents littéraux graphiques spéciaux inclut les étapes de : former artificiellement un modèle du graphique vectoriel multidimensionnel ou du document littéral graphique spécial selon une exigence de contenu dudit graphique vectoriel multidimensionnel ou dudit document littéral graphique spécial, ou faire ledit grand modèle spatio-temporel vectoriel à générer automatiquement un modèle du document littéral graphique spécial selon une exigence de contenu, où le graphique du document littéral graphique spécial est au format de graphique vectoriel multidimensionnel, ou au format de matrice convertie en graphiques vectoriels multidimensionnels; et extraire et générer des paramètres en divers types dans le modèle dudit graphique vectoriel multidimensionnel ou dudit document littéral graphique spécial, obtenir avec précision des paramètres dans lesdites données spatio-temporelles vectorielles multidimensionnelles, et fusionner les paramètres avec les modèles pour générer ledit graphique vectoriel multidimensionnel ou ledit document littéral graphique spécial, au moyen de faire renseignement et analyse par un système d’information ou faire déduction et compréhension par ledit grand modèle spatio-temporel vectoriel. Système d’IA mutuellement génératif basé sur des graphiques vectoriels d’information spatio-temporelle multidimensionnelle selon la revendication 1, caractérisé en ce que le fait de générer mutuellement ledit graphique vectoriel multidimensionnel et ledit document littéral graphique spécial est basé sur des capacités d’analyse et compréhension dudit grand modèle spatio-temporel vectoriel ; après de entrer des données dans le domaine d’ingénierie ou après que le document littéral graphique spécial fait des informations spatio-temporelles pertinentes à changer, ledit grand modèle spatio-temporel vectoriel génère un paramètre, de la description ou un agent intelligent renouvelés pour le graphique vectoriel multidimensionnel, et renouvèle automatiquement les données du graphique vectoriel multidimensionnel ; après que le fait de dessiner ou modifier ledit graphique vectoriel multidimensionnel cause ledit graphique vectoriel multidimensionnel à changer, le graphique vectoriel multidimensionnel à jour est obtenu grâce au grand modèle spatio-temporel vectoriel, et des paramètres d’ingénierie correspondants ou de la description de document sont alors actualisés ; ce qui permet de mettre à jour un contenu relatif audit document littéral graphique spécial.