Waardering van onroerend goed illustreert de bredere uitdaging van het verkrijgen van bruikbare inzichten uit complexe, locatiegebonden informatie. Geografische factoren—van buurtkenmerken en mobiliteitsverbindingen tot omgevingsvoorwaarden—interageren met temporele trends en diverse datastromen, waardoor traditionele analyses arbeidsintensief en soms ondoorzichtig zijn. Handmatige taxaties en achteraf gebaseerde vergelijkingen van transactieprijzen lijden vaak onder subjectiviteit en beperkte reikwijdte, wat de noodzaak benadrukt van meer systematische, datagedreven benaderingen. Grote taalmodellen (LLM’s) bieden mogelijkheden om tekstuele, visuele en numerieke invoer te integreren, maar missen doorgaans stevige georuimtelijke redeneervaardigheden en hebben moeite om multimodale bronnen—zoals satellietbeelden, kaartgegevens en sociaaleconomische indicatoren—samen te brengen. Dit onderzoeksproject wil deze hiaten dichten door raamwerken te ontwikkelen die LLM’s in staat stellen ruimtelijke relaties beter te begrijpen en te benutten, heterogene datasets te integreren en interpreteerbare analyses te genereren in allerlei locatieafhankelijke domeinen. Door methoden voor georuimtelijk redeneren te verbeteren, multimodale AI-architecturen te verfijnen en de uitlegbaarheid van modellen te vergroten, streeft dit onderzoeksproject ernaar de toegang tot hoogwaardige, transparante inzichten te democratiseren—ter ondersteuning van gefundeerde besluitvorming voor belanghebbenden in stedelijke planning, milieumonitoring, logistiek en daarbuiten.