11 de agosto de 2025
Google AlphaEarth cria mapas globais a partir de diversos dados de observação, para track as alterações ambientais, melhorar a resposta a catástrofes e melhorar a tomada de decisões.
Introduzido em 30 de julho de 2025, o AlphaEarth Foundations é um modelo de fundação geoespacial desenvolvido pelo Google DeepMind. É um dos destaques das recentes notícias sobre a IA Google e foi criado para tornar o trabalho com dados globais de observação da Terra mais rápido, mais claro e mais fiável.
A AlphaEarth Foundations é treinada em bilhões de pontos de dados de imagens de satélite, radar, LiDAR (Detecção e Alcance de Luz), modelos de elevação e simulações climáticas. Usando essa ampla gama de entradas, ela cria visualizações anuais de 10 metros de resolução do planeta.
Em termos simples, isto significa que pode produzir mapas claros e consistentes da superfície da Terra, mesmo em áreas difíceis de ver, para que as alterações na terra, na água e no clima sejam mais fáceis de detetar e track ao longo do tempo. Estes instantâneos estão agora disponíveis através do Google Earth Engine, a plataforma de nuvem da Googlepara dados geoespaciais.
Neste artigo, vamos ver como a AlphaEarth Foundations utiliza a IA para o Google Earth Engine para apoiar projectos reais de observação da Terra.
A AlphaEarth Foundations oferece uma nova maneira de entender nosso planeta por meio de um sistema contínuo e dinâmico. Em vez de visualizar cada imagem separadamente, o novo modelo de IA constrói uma imagem unificada e estruturada da superfície da Terra no espaço e no tempo.
Para criar esta visão, ela se baseia em uma ampla gama de fontes, incluindo imagens de satélite, mapas de elevação, modelos climáticos e relatórios sobre biodiversidade. Isso ajuda a identificar mudanças no ambiente e analisar a razão por trás delas.
Em particular, o AlphaEarth pode mostrar como as paisagens da Terra estão a mudar ao longo dos anos. Estes snapshots são construídos usando embeddings, que são resumos compactos do que o modelo aprendeu sobre cada localização.
Uma coleção destas incorporações está disponível através do conjunto de dados de incorporações de satélite do Google Earth Engine. Já estão a ser utilizadas em áreas como a resposta a incêndios florestais, planeamento urbano e monitorização de terrenos. Isto ajuda os investigadores e os decisores a transformar os dados de satélite em informações úteis.
Um benefício fundamental do AlphaEarth Foundations é que ele facilita o estudo de mudanças de longo prazo em nosso planeta. Ele funciona bem mesmo em áreas complicadas onde faltam dados ou as nuvens bloqueiam frequentemente as visualizações de satélite. Por exemplo, na floresta amazônica, onde a cobertura de nuvens é um problema constante, o AlphaEarth ainda pode detectar mudanças de terra aprendendo com padrões ao redor do mundo.
Em testes de benchmark, reduziu os erros de classificação incorreta em quase 24% e exigiu 16 vezes menos armazenamento por embedding. Curiosamente, este novo modelo de IA não precisa ser retreinado para cada aplicação.
É eficiente e adaptável em diferentes regiões e desafios. Isso ocorre porque o AlphaEarth produz embeddings de propósito geral, resumos compactos e ricos em informações de cada local, que podem ser usados diretamente para muitos tipos de análise sem reconstruir todo o modelo.
Até à data, o novo modelo de IA Google Earth tem sido utilizado para monitorizar as alterações do solo em mais de 100 países, incluindo florestas tropicais, regiões árcticas e cidades em expansão. Estes conhecimentos estão a ser utilizados para apoiar um planeamento mais inteligente e decisões climáticas mais informadas.
Embora as imagens de satélite possam ser utilizadas para captar vistas detalhadas da superfície da Terra, nem sempre é fácil transformar essas imagens em informações significativas. A AlphaEarth Foundations utiliza a visão por computador, um ramo da IA que permite às máquinas interpretar informações visuais, para detect e analisar padrões na terra, na vegetação e no terreno.
Veja como o modelo aplica diferentes tarefas de visão computacional à observação da Terra:
Com uma melhor compreensão do funcionamento da IA para as novas tecnologias de observação da Terra da Google, vamos explorar as aplicações reais das fundações AlphaEarth.
Em todos os EUA, as cidades estão cultivando florestas urbanas para reduzir o calor, absorver a poluição e impulsionar a saúde pública. Mas identificar exatamente onde as árvores estão e onde não estão pode ser um desafio. Em bairros densos e ruas estreitas, a vegetação geralmente não é detectada em imagens de satélite ou pesquisas tradicionais.
No entanto, o AlphaEarth utiliza dados de satélite, de elevação e ambientais para cartografar a cobertura arbórea com grande pormenor. Para testar este novo modelo de IA Google , os investigadores utilizaram mais de 45 000 registos de árvores do iNaturalist.
Eles se concentraram em 39 gêneros de árvores comuns (grupos de espécies intimamente relacionadas) encontrados em todos os estados dos EUA, incluindo Alasca e Havaí. Os dados foram limpos e divididos em conjuntos de treinamento e teste, com 300 amostras por gênero usadas para treinamento e o restante para teste.
O modelo mapeou com precisão a cobertura arbórea a partir de dados de satélite, elevação e ambientais, mostrando que pode preencher lacunas deixadas por pesquisas tradicionais. Essas informações podem ajudar cidades como Detroit, Nova York e Phoenix a tomar melhores decisões sobre onde plantar árvores, resfriar bairros e apoiar a biodiversidade local.
O inventário de culturas do Canadá depende muito de observações no terreno, especialmente em áreas sem registos de seguros de culturas (relatórios oficiais do tipo de culturas, localização e área cultivada recolhidos para programas de seguros agrícolas). Estes inquéritos de para-brisas, muitas vezes efectuados a partir de veículos em movimento, são utilizados para track as principais culturas, como os cereais, as oleaginosas, os frutos e as forragens.
Mas como alguns tipos de colheitas são registrados com mais frequência do que outros, os dados podem ser desiguais e difíceis de converter em mapas confiáveis de larga escala. Para contornar esses problemas, o AlphaEarth pode suportar classificação de colheitas de alto nível e refinada com base em dados de satélites de observação da Terra.
Ele pode agrupar colheitas em categorias amplas, como grãos ou oleaginosas. Em regiões onde dados de levantamento detalhados estão disponíveis, ele também pode identificar tipos específicos, como trigo de primavera, milho ou alfafa. Esta abordagem de dois níveis equilibra a cobertura com o detalhe, oferecendo uma imagem mais clara do que está a crescer no Canadá.
Explorar terrenos globais com IA para a tecnologia Google Earth
A Antártica é um dos lugares mais difíceis de mapear na Terra, com clima extremo, cobertura de neve constante e visibilidade limitada de satélite. Isso deixa lacunas em nossa compreensão de suas geleiras, rochas expostas e como a paisagem está mudando ao longo do tempo.
Ao combinar imagens de satélite com dados de radar e de elevação, o AlphaEarth produz mapas anuais consistentes da Antárctida, mesmo em áreas com visibilidade limitada. Pode preencher os pormenores em falta e gerar mapas do terreno com uma resolução de 10 metros que ajudam os investigadores track com maior precisão os glaciares, as texturas da superfície e as terras cobertas de neve.
Aqui estão algumas das principais vantagens que o novo modelo de IA, AlphaEarth Foundations, oferece para observação da Terra e aplicações de planejamento urbano:
Embora o AlphaEarth ofereça suporte confiável em vários domínios, aqui estão algumas limitações a serem lembradas:
A Fundação AlphaEarth está a ajudar os investigadores, planeadores e decisores políticos a ver o planeta de novas formas. O novo modelo de IA da Googlepode transformar dados brutos de satélite em informações estruturadas e fiáveis que apoiam melhores decisões em áreas como a ciência climática, a agricultura e o desenvolvimento urbano. Ao promover a observação da Terra, está a facilitar a monitorização e a compreensão das alterações do nosso planeta ao longo do tempo.
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