11 августа 2025 г.
Google AlphaEarth создает глобальные карты на основе различных данных наблюдений, чтобы track 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 обучена на миллиардах точек данных из спутниковых снимков, радаров, LiDAR (Light Detection and Ranging), моделей рельефа и климатических симуляций. Используя этот широкий спектр входных данных, она 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 track с течением времени. Теперь эти снимки доступны через Google Earth Engine, облачную платформу Googleдля 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 предоставляет новый способ понимания нашей планеты через непрерывную и динамическую систему. Вместо просмотра каждого изображения отдельно, новая модель AI строит единую, структурированную картину поверхности Земли как в пространстве, так и во времени.
Чтобы создать это представление, он использует широкий спектр источников, включая спутниковые снимки, карты высот, климатические модели и отчеты о биоразнообразии. Это помогает ему улавливать изменения в окружающей среде и анализировать причины, стоящие за ними.
В частности, AlphaEarth может продемонстрировать, как ландшафты Земли меняются с годами. Эти снимки создаются с использованием embeddings, которые представляют собой компактные сводки того, что модель узнала о каждом местоположении.
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.
Ключевым преимуществом AlphaEarth Foundations является то, что он облегчает изучение долгосрочных изменений нашей планеты. Он хорошо работает даже в сложных областях, где данные отсутствуют или облака часто блокируют спутниковые снимки. Например, в тропических лесах Амазонки, где облачный покров является постоянной проблемой, AlphaEarth все еще может обнаруживать изменения земли, изучая закономерности по всему миру.
В эталонных тестах он снизил ошибки классификации почти на 24% и потребовал в 16 раз меньше места для хранения на одно встраивание. Интересно, что эту новую модель AI не нужно переобучать для каждого приложения.
Он эффективен и адаптируется к различным регионам и задачам. Это связано с тем, что AlphaEarth создает универсальные эмбеддинги, компактные, информационно насыщенные сводки по каждому местоположению, которые можно использовать непосредственно для многих видов анализа без перестройки всей модели.
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 detect и проанализировать закономерности в земле, растительности и рельефе.
Вот как модель применяет различные задачи компьютерного зрения к наблюдению за Землей:
Чтобы лучше понять, как работает искусственный интеллект для новых технологий наблюдения Земли от Google, давайте рассмотрим реальное применение AlphaEarth Foundations.
В США города расширяют городские леса, чтобы снизить температуру, поглотить загрязнение и улучшить здоровье населения. Но точно определить, где деревья есть, а где их нет, может быть непросто. В густонаселенных районах и на узких улицах зелень часто остается незамеченной на спутниковых снимках или при традиционных обследованиях.
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, при этом для обучения использовалось 300 образцов на род, а для тестирования — остальные.
Модель точно отобразила древесный покров по спутниковым, высотным и экологическим данным, показав, что она может заполнить пробелы, оставленные традиционными исследованиями. Эти данные могут помочь таким городам, как Детройт, Нью-Йорк и Феникс, принимать более взвешенные 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 track основных культур, таких как зерновые, масличные, фрукты и корма.
Но поскольку некоторые типы сельскохозяйственных культур регистрируются чаще, чем другие, данные могут быть неравномерными и их трудно преобразовать в надежные крупномасштабные карты. Чтобы обойти эти проблемы, AlphaEarth может поддерживать как высокоуровневую, так и детальную классификацию сельскохозяйственных культур на основе данных со спутников наблюдения Земли.
Он может группировать культуры в широкие категории, такие как зерновые или масличные культуры. В регионах, где имеются подробные данные обследований, он также может идентифицировать конкретные типы, такие как яровая пшеница, кукуруза или люцерна. Этот двухуровневый подход обеспечивает баланс между охватом и детализацией, предлагая более четкое представление о том, что растет в Канаде.
Исследование глобальных ландшафтов с помощью искусственного интеллекта для технологии Google Earth
Антарктида — одно из самых труднодоступных мест на Земле для составления карт из-за экстремальных погодных условий, постоянного снежного покрова и ограниченной видимости со спутников. Это оставляет пробелы в нашем понимании ее ледников, обнаженных скал и того, как ландшафт меняется со временем.
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 track ледники, текстуры поверхности и заснеженные земли.
Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые предлагает новая модель ИИ AlphaEarth Foundations для наблюдения за Землей и применения в градостроительстве:
Хотя AlphaEarth предлагает надежную поддержку в различных областях, вот несколько ограничений, которые следует иметь в виду:
Фонд AlphaEarth помогает исследователям, планировщикам и политикам по-новому взглянуть на планету. Новая модель искусственного интеллекта Googleпозволяет 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 изучите инновации в области ИИ в нашем репозитории GitHub. Узнайте о применении ИИ в сельском хозяйстве и компьютерного зрения в здравоохранении на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими планами лицензирования и начните работу с ИИ уже сегодня!
