11 августа 2025 года
Google AlphaEarth создает глобальные карты на основе различных данных наблюдений, чтобы отслеживать изменения окружающей среды, улучшать реагирование на стихийные бедствия и принимать решения.
AlphaEarth Foundations, представленная 30 июля 2025 года, - это модель геопространственной основы, разработанная Google DeepMind. Она является одним из главных событий последних новостей Google AI и призвана сделать работу с данными глобального наблюдения Земли более быстрой, четкой и надежной.
AlphaEarth Foundations обучается на миллиардах точек данных, полученных со спутниковых снимков, радаров, LiDAR (Light Detection and Ranging), моделей рельефа и климатических симуляторов. Используя этот широкий спектр исходных данных, он создает ежегодные виды планеты с разрешением 10 метров.
Проще говоря, это означает, что он может создавать четкие и последовательные карты поверхности Земли, даже в труднодоступных местах, поэтому изменения в земле, воде и климате легче заметить и отследить с течением времени. Теперь эти снимки доступны через Google Earth Engine, облачную платформу Google для геопространственных данных.
В этой статье мы рассмотрим, как AlphaEarth Foundations использует искусственный интеллект для Google Earth Engine для поддержки реальных проектов по наблюдению Земли.
AlphaEarth Foundations предлагает новый способ понимания нашей планеты через непрерывную и динамичную систему. Вместо того чтобы рассматривать каждое изображение по отдельности, новая модель искусственного интеллекта создает единую, структурированную картину поверхности Земли в пространстве и времени.
Для создания такого представления он использует широкий спектр источников, включая спутниковые снимки, карты рельефа, климатические модели и отчеты о биоразнообразии. Это помогает ему улавливать изменения в окружающей среде и анализировать их причины.
В частности, AlphaEarth может показать, как меняются ландшафты Земли с годами. Эти снимки создаются с помощью вкраплений, которые представляют собой компактные сводки того, что модель узнала о каждом месте.
Коллекция таких вкраплений доступна в наборе данных Satellite Embedding от Google Earth Engine. Они уже используются в таких областях, как борьба с лесными пожарами, городское планирование и мониторинг земель. Это помогает исследователям и лицам, принимающим решения, превращать спутниковые данные в полезные сведения.
Главное преимущество AlphaEarth Foundations заключается в том, что он облегчает изучение долгосрочных изменений на нашей планете. Она отлично работает даже в сложных районах, где отсутствуют данные или облака часто закрывают вид со спутника. Например, в тропических лесах Амазонки, где облачность - постоянная проблема, AlphaEarth все равно может заметить изменения на суше, изучая закономерности по всему миру.
В эталонных тестах она уменьшила количество ошибок неправильной классификации почти на 24 % и потребовала в 16 раз меньше памяти для встраивания. Интересно, что эту новую модель искусственного интеллекта не нужно заново обучать для каждого приложения.
Она эффективна и легко адаптируется к различным регионам и задачам. Это связано с тем, что AlphaEarth создает вкрапления общего назначения - компактные, информационно насыщенные резюме каждого местоположения, которые можно использовать непосредственно для многих видов анализа, не перестраивая всю модель.
На данный момент новая модель искусственного интеллекта Google Earth используется для мониторинга изменений в земле в более чем 100 странах, включая тропические леса, арктические регионы и растущие города. Эти данные используются для поддержки более разумного планирования и принятия более обоснованных климатических решений.
Спутниковые снимки позволяют получить детальное представление о поверхности Земли, но превратить их в осмысленные сведения не всегда просто. AlphaEarth Foundations использует компьютерное зрение- отрасль искусственного интеллекта, позволяющую машинам интерпретировать визуальную информацию, - чтобы обнаружить и проанализировать закономерности в земле, растительности и рельефе.
Вот как модель применяет различные задачи компьютерного зрения для наблюдения за Землей:
Чтобы лучше понять, как работает искусственный интеллект для новых технологий наблюдения Земли от Google, давайте рассмотрим реальное применение AlphaEarth Foundations.
Во всех городах США растут городские леса, чтобы уменьшить жару, поглотить загрязнение и укрепить здоровье населения. Однако точно определить, где есть деревья, а где их нет, бывает непросто. В густых кварталах и на узких улицах зеленые насаждения часто остаются незамеченными на спутниковых снимках или при традиционных исследованиях.
Однако AlphaEarth использует спутниковые данные, данные о высоте и окружающей среде, чтобы составить подробную карту древесного покрова. Чтобы протестировать новую модель искусственного интеллекта 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 обучающие и тестовые наборы: 300 образцов каждого рода использовались для обучения, а остальные - для тестирования.
Модель точно отображает древесный покров на основе спутниковых данных, данных о высоте и окружающей среде и позволяет заполнить пробелы, оставленные традиционными исследованиями. Эти данные могут помочь таким городам, как Детройт, Нью-Йорк и Финикс, принимать более правильные решения о том, где сажать деревья, охлаждать районы и поддерживать местное биоразнообразие.
Кадастр сельскохозяйственных культур Канады в значительной степени зависит от наблюдений на местах, особенно в районах, где отсутствуют записи о страховании урожая (официальные отчеты о типе, местоположении и площадях посевов, собранные для программ сельскохозяйственного страхования). Эти обследования на лобовом стекле, часто проводимые с движущихся транспортных средств, используются для отслеживания основных культур, таких как зерновые, масличные, фрукты и корма.
Но поскольку некоторые виды культур регистрируются чаще, чем другие, данные могут быть неравномерными, и их сложно преобразовать в надежные крупномасштабные карты. Чтобы решить эти проблемы, AlphaEarth поддерживает как высокоуровневую, так и тонкую классификацию культур на основе данных со спутников наблюдения Земли.
Он может группировать культуры в широкие категории, например, зерновые или масличные. В регионах, где имеются подробные данные обследований, он также может определять конкретные виды, такие как яровая пшеница, кукуруза или люцерна. Такой двухуровневый подход позволяет сбалансировать охват и детализацию, давая более четкое представление о том, что выращивается по всей Канаде.
Исследование глобальных ландшафтов с помощью искусственного интеллекта для технологии Google Earth
Антарктида - одно из самых труднодоступных для картографирования мест на Земле: экстремальные погодные условия, постоянный снежный покров и ограниченная видимость со спутника. Это оставляет пробелы в нашем понимании ее ледников, обнаженных горных пород и того, как меняется ландшафт с течением времени.
Сочетая спутниковые снимки с данными радаров и высот, AlphaEarth ежегодно создает стабильные карты Антарктиды, даже в районах с ограниченной видимостью. Она позволяет восполнить недостающие детали и создать карты местности с разрешением 10 метров, которые помогают исследователям более точно отслеживать ледники, текстуры поверхности и заснеженные земли.
Вот некоторые из ключевых преимуществ новой модели искусственного интеллекта AlphaEarth Foundations для приложений наблюдения Земли и городского планирования:
Несмотря на то, что AlphaEarth предлагает надежную поддержку различных доменов, следует помнить о некоторых ограничениях:
Фонд AlphaEarth помогает исследователям, планировщикам и политикам по-новому взглянуть на планету. Новая модель искусственного интеллекта Google позволяет превратить необработанные данные со спутников в структурированную, достоверную информацию, которая помогает принимать более эффективные решения в таких областях, как климатология, сельское хозяйство и городское развитие. Развивая наблюдение за Землей, компания облегчает мониторинг и понимание изменений, происходящих на нашей планете с течением времени.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучайте инновации в области ИИ в нашем репозитории GitHub. Узнайте об ИИ в сельском хозяйстве и компьютерном зрении в здравоохранении на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими лицензионными планами и начните работать с ИИ уже сегодня!
.webp)