Google AlphaEarth использует данные наблюдений для глобального картографирования

Представленная 30 июля 2025 года модель AlphaEarth Foundations — это геопространственная фундаментальная модель, разработанная Google DeepMind. Это одно из главных событий в недавних новостях Google AI, созданное для того, чтобы сделать работу с глобальными данными наблюдения Земли быстрее, нагляднее и надежнее.

AlphaEarth Foundations обучена на миллиардах точек данных, полученных со спутниковых снимков, радаров, лидаров (LiDAR), моделей высот и климатических симуляций. Используя этот широкий спектр входных данных, модель создает ежегодные снимки планеты с разрешением 10 метров.

Проще говоря, это означает, что модель может создавать четкие и последовательные карты поверхности Земли даже в труднодоступных для наблюдения зонах, благодаря чему изменения в состоянии суши, воды и климата легче отслеживать с течением времени. Эти снимки теперь доступны через Google Earth Engine, облачную платформу Google для геопространственных данных.

В этой статье мы рассмотрим, как AlphaEarth Foundations использует ИИ для Google Earth Engine для поддержки реальных проектов по наблюдению за Землей.

Link to this sectionAlphaEarth: новая ИИ-модель Google для наблюдения за Землей#

AlphaEarth Foundations предоставляет новый способ понимания нашей планеты через непрерывную и динамическую систему. Вместо того чтобы рассматривать каждое изображение отдельно, новая ИИ-модель выстраивает единую структурированную картину поверхности Земли в пространстве и времени.

Для создания этого представления модель использует широкий спектр источников, включая спутниковые изображения, карты высот, климатические модели и отчеты о биоразнообразии. Это помогает ей выявлять изменения в окружающей среде и анализировать причины, стоящие за ними.

В частности, AlphaEarth позволяет продемонстрировать, как ландшафты Земли меняются с годами. Эти снимки создаются с использованием эмбеддингов — компактных сводок того, что модель узнала о каждой конкретной локации.

Рис 1. ИИ-модель Google использует численные эмбеддинги для картирования поверхности Земли. (Источник)

Коллекция этих эмбеддингов доступна через набор данных спутниковых эмбеддингов в Google Earth Engine. Они уже используются в таких областях, как реагирование на лесные пожары, городское планирование и мониторинг земель. Это помогает исследователям и специалистам, принимающим решения, превращать спутниковые данные в полезную аналитику.

Link to this sectionИИ и климат: значимость AlphaEarth#

Ключевое преимущество AlphaEarth Foundations заключается в том, что она упрощает изучение долгосрочных изменений на нашей планете. Модель эффективно работает даже в сложных зонах, где данные отсутствуют или облачность часто препятствует спутниковому наблюдению. Например, в бассейне Амазонки, где облачный покров является постоянной проблемой, AlphaEarth может отслеживать изменения земной поверхности, опираясь на закономерности, изученные по всему миру.

В ходе бенчмарк-тестов модель сократила количество ошибок классификации почти на 24% и потребовала в 16 раз меньше памяти на один эмбеддинг. Примечательно, что эту новую ИИ-модель не нужно переобучать для каждой отдельной задачи.

Она эффективна и адаптируема к различным регионам и вызовам. Это достигается за счет того, что AlphaEarth создает эмбеддинги общего назначения — компактные и информационно насыщенные описания каждой локации, которые можно напрямую использовать для многих типов анализа без необходимости переобучения всей модели.

На сегодняшний день новая ИИ-модель Google Earth используется для мониторинга изменений земной поверхности более чем в 100 странах, включая тропические леса, арктические регионы и разрастающиеся города. Эти данные используются для поддержки более разумного планирования и принятия взвешенных климатических решений.

Рис 2. Визуализация глобальных паттернов с помощью новой ИИ-модели Google. (Источник)

Link to this sectionКак AlphaEarth использует компьютерное зрение для наблюдения за Землей#

Хотя спутниковые снимки позволяют получать детальные изображения поверхности Земли, превращение их в осмысленную аналитику не всегда является простой задачей. AlphaEarth Foundations использует компьютерное зрение — область ИИ, позволяющую машинам интерпретировать визуальную информацию для обнаружения и анализа паттернов на суше, в растительности и рельефе.

Вот как модель применяет различные задачи компьютерного зрения для наблюдения за Землей:

• Классификация изображений: AlphaEarth идентифицирует типы земель, такие как леса, пашни, водно-болотные угодья и городские районы, на основе спутниковых снимков. Эти классификации поддерживают мониторинг климата, экологические исследования и планирование землепользования.
• Сегментация: Также известная как тематическое картографирование, сегментация присваивает каждому пикселю спутникового снимка определенную категорию, например, тип культуры или растительный покров. AlphaEarth использует свои ежегодные эмбеддинги для поддержания высокой точности в различных регионах, что позволяет проводить детализированное картографирование землепользования, растительного покрова и биоразнообразия.
• Обнаружение изменений: Сравнивая ежегодные эмбеддинги для одной и той же локации, AlphaEarth может выявлять сдвиги в землепользовании и растительном покрове, такие как обезлесение, последствия лесных пожаров или рост городов. Модель работает как с методами обучения с учителем (на основе размеченных примеров), так и с методами обучения без учителя (поиск закономерностей без разметки).
• Кластеризация без учителя: Не используя размеченные данные, AlphaEarth может группировать регионы с похожими паттернами на спутниковых снимках. Это помогает выявлять тренды, такие как изменение растительности или климатические аномалии, в новых или малоизученных районах. Это особенно эффективно, когда размеченных данных мало или они отсутствуют.

Рис 3. Взгляд на использование ИИ в новейшей инновации Google, AlphaEarth, для понимания состояния окружающей среды Земли в 2023 году. (Источник)

Link to this sectionРеальные применения новой ИИ-модели Google#

Теперь, когда ты лучше понимаешь, как работает ИИ для новых технологий наблюдения за Землей от Google, давай изучим реальные примеры применения AlphaEarth Foundations.

Link to this sectionИнициатива Google Earth в области ИИ для озеленения городов США#

По всей территории США города развивают городские леса, чтобы снизить температуру, поглотить загрязнения и укрепить здоровье населения. Однако точно определить, где деревья есть, а где их нет, бывает непросто. В плотной застройке и на узких улицах зелень часто остается незамеченной на спутниковых снимках или в ходе традиционных опросов.

Тем не менее, AlphaEarth использует спутниковые данные, данные о высоте и экологические показатели для картирования древесного покрова с высокой детализацией. Чтобы протестировать эту новую ИИ-модель Google, исследователи использовали более 45 000 записей о деревьях из iNaturalist.

Они сосредоточились на 39 распространенных родах деревьев (группах близкородственных видов), встречающихся во всех штатах США, включая Аляску и Гавайи. Данные были очищены и разделены на тренировочные и тестовые наборы: 300 образцов каждого рода использовались для обучения, а остальные — для тестирования.

Модель точно нанесла на карту древесный покров, опираясь на спутниковые и экологические данные, доказав, что она может заполнить пробелы, оставленные традиционными методами обследования. Эти данные могут помочь таким городам, как Детройт, Нью-Йорк и Финикс, принимать более взвешенные решения о местах посадки деревьев, охлаждении кварталов и поддержке местного биоразнообразия.

Link to this sectionБолее интеллектуальное картирование урожая на основе данных спутников наблюдения за Землей#

Инвентаризация сельскохозяйственных культур в Канаде сильно зависит от полевых наблюдений, особенно в районах, где отсутствуют данные страхования урожая (официальные отчеты о типе культуры, местоположении и посевных площадях, собираемые для программ сельскохозяйственного страхования). Эти визуальные инспекции, часто проводимые из движущихся транспортных средств, используются для отслеживания основных культур, таких как зерновые, масличные, фрукты и кормовые травы.

Но поскольку некоторые виды культур фиксируются чаще других, данные могут быть неоднородными, и их трудно преобразовывать в надежные крупномасштабные карты. Чтобы обойти эти проблемы, AlphaEarth может поддерживать как высокоуровневую, так и детализированную классификацию культур на основе данных спутников наблюдения за Землей.

Модель может группировать культуры по широким категориям, таким как зерновые или масличные. В регионах, где доступны подробные данные опросов, она также может идентифицировать конкретные типы, например, яровую пшеницу, кукурузу или люцерну. Этот двухуровневый подход балансирует между охватом и детализацией, обеспечивая более четкую картину того, что выращивается по всей Канаде.

Рис 4. Google AlphaEarth помогает классифицировать сельскохозяйственные культуры в Канаде. (Источник)

Link to this sectionИсследование глобальных ландшафтов с помощью ИИ для технологии Google Earth#

Антарктида — одно из самых сложных мест на Земле для картографирования из-за экстремальных погодных условий, постоянного снежного покрова и ограниченной видимости для спутников. Это оставляет пробелы в нашем понимании ледников, скальных выходов и изменений ландшафта с течением времени.

Совмещая спутниковые снимки с данными радаров и моделей высот, AlphaEarth создает последовательные ежегодные карты Антарктиды даже в зонах с ограниченной видимостью. Модель способна восполнять недостающие детали и генерировать карты местности с разрешением 10 метров, которые помогают исследователям более точно отслеживать ледники, текстуры поверхности и заснеженные участки суши.

Link to this sectionПлюсы и минусы новой ИИ-модели: AlphaEarth#

Вот несколько ключевых преимуществ, которые новая ИИ-модель AlphaEarth Foundations предлагает для задач наблюдения за Землей и городского планирования:

• Универсальность: AlphaEarth может использоваться в различных областях, таких как сельское хозяйство, городское планирование и реагирование на стихийные бедствия, без необходимости создания отдельных моделей для каждой задачи.
• Заполнение пробелов в данных: Эта новая ИИ-модель Google может создавать ежегодные сводки даже при неполных входных спутниковых данных, помогая поддерживать непрерывность в анализе временных рядов.
• Выходные данные, готовые к использованию с ИИ: Модель создает эмбеддинги, которые можно напрямую подавать в такие инструменты, как мониторы урожая, детекторы наводнений или классификаторы землепользования, что экономит время исследователей и разработчиков.

Хотя AlphaEarth обеспечивает надежную поддержку в различных доменах, вот несколько ограничений, которые стоит учитывать:

• Не работает в реальном времени: Ежегодные эмбеддинги от AlphaEarth не подходят для приложений, требующих ежедневного мониторинга или мониторинга в режиме, близком к реальному времени.
• Зависимость от качества входных данных: Несмотря на то, что модель заполняет пробелы, она все еще полагается на качество и доступность спутниковых, радарных и других источников входных данных.
• Ограниченная интерпретируемость: Как и в случае с большинством моделей глубинного обучения, бывает трудно интерпретировать, как именно AlphaEarth приходит к определенным паттернам или прогнозам.

Link to this sectionОсновные выводы#

AlphaEarth Foundations помогает исследователям, проектировщикам и лицам, определяющим политику, взглянуть на планету по-новому. Новая ИИ-модель Google может превращать необработанные спутниковые данные в структурированную, надежную информацию, которая способствует принятию более правильных решений в таких областях, как климатология, сельское хозяйство и градостроительство. Продвигая технологии наблюдения за Землей, модель упрощает задачу мониторинга и понимания изменений нашей планеты во времени.

Присоединяйся к нашему сообществу и исследуй ИИ-инновации в нашем репозитории на GitHub. Узнай об ИИ в сельском хозяйстве и компьютерном зрении в здравоохранении на наших страницах с решениями. Ознакомься с нашими планами лицензирования и начни работать с ИИ уже сегодня!