11 Ağustos 2025
Google AlphaEarth, çevresel değişiklikleri izlemek, afet müdahalesini iyileştirmek ve karar verme sürecini geliştirmek için çeşitli gözlem verilerinden küresel haritalar oluşturur.
30 Temmuz 2025'te tanıtılan AlphaEarth Foundations, Google DeepMind tarafından geliştirilen bir jeo-uzamsal temel modelidir. Son zamanlarda Google AI haberlerinde öne çıkanlardan biridir ve küresel Dünya gözlem verileriyle çalışmayı daha hızlı, daha net ve daha güvenilir hale getirmek için oluşturulmuştur.
AlphaEarth Foundations uydu görüntüleri, radar, LiDAR (Light Detection and Ranging), yükseklik modelleri ve iklim simülasyonlarından elde edilen milyarlarca veri noktası üzerinde eğitilmiştir. Bu geniş girdi yelpazesini kullanarak, gezegenin yıllık, 10 metre çözünürlüklü görünümlerini oluşturur.
Basitçe söylemek gerekirse, bu, görülmesi zor alanlarda bile Dünya yüzeyinin net, tutarlı haritalarını üretebileceği anlamına gelir, böylece toprak, su ve iklimdeki değişiklikleri tespit etmek ve zaman içinde izlemek daha kolaydır. Bu anlık görüntüler artık Google'ın jeo-uzamsal veriler için bulut platformu olan Google Earth Engine aracılığıyla kullanılabilir.
Bu makalede, AlphaEarth Foundations'ın gerçek dünya Dünya gözlem projelerini desteklemek için Google Earth Engine için yapay zekayı nasıl kullandığına bir göz atacağız.
AlphaEarth Foundations, gezegenimizi sürekli ve dinamik bir sistem aracılığıyla anlamanın yeni bir yolunu sunuyor. Yeni yapay zeka modeli, her bir görüntüyü ayrı ayrı görüntülemek yerine, hem uzay hem de zaman boyunca Dünya yüzeyinin birleşik, yapılandırılmış bir resmini oluşturur.
Bu görünümü oluşturmak için uydu görüntüleri, yükseklik haritaları, iklim modelleri ve biyoçeşitlilik raporları da dahil olmak üzere çok çeşitli kaynaklardan yararlanıyor. Bu, çevredeki değişiklikleri yakalamasına ve bunların arkasındaki nedeni analiz etmesine yardımcı olur.
Özellikle AlphaEarth, Dünya'nın manzaralarının yıllar içinde nasıl değiştiğini gösterebilir. Bu anlık görüntüler, modelin her bir konum hakkında öğrendiklerinin kompakt özetleri olan gömüler kullanılarak oluşturulmuştur.
Bu yerleştirmelerin bir koleksiyonu Google Earth Engine'in Uydu Yerleştirme veri kümesi aracılığıyla kullanılabilir. Bunlar halihazırda orman yangınlarına müdahale, şehir planlama ve arazi izleme gibi alanlarda kullanılıyor. Bu, araştırmacıların ve karar vericilerin uydu verilerini faydalı içgörülere dönüştürmesine yardımcı oluyor.
AlphaEarth Foundations'ın en önemli avantajlarından biri, gezegenimizdeki uzun vadeli değişiklikleri incelemeyi kolaylaştırmasıdır. Verilerin eksik olduğu veya bulutların uydu görüntülerini sık sık engellediği zorlu alanlarda bile iyi çalışır. Örneğin, bulut örtüsünün sürekli bir sorun olduğu Amazon yağmur ormanlarında AlphaEarth, dünyanın dört bir yanındaki modellerden öğrenerek arazi değişikliklerini tespit edebilir.
Karşılaştırmalı testlerde, yanlış sınıflandırma hatalarını yaklaşık %24 oranında azalttı ve gömme başına 16 kat daha az depolama alanı gerektirdi. İlginç bir şekilde, bu yeni yapay zeka modelinin her uygulama için yeniden eğitilmesi gerekmiyor.
Farklı bölgeler ve zorluklar arasında verimli ve uyarlanabilirdir. Bunun nedeni, AlphaEarth'ün tüm modeli yeniden oluşturmadan birçok analiz türü için doğrudan kullanılabilen, her konumun kompakt, bilgi açısından zengin özetleri olan genel amaçlı yerleştirmeler üretmesidir.
Yeni Google Earth yapay zeka modeli şimdiye kadar tropik ormanlar, Arktik bölgeler ve genişleyen şehirler de dahil olmak üzere 100'den fazla ülkede arazi değişikliklerini izlemek için kullanıldı. Bu bilgiler daha akıllı planlama ve daha bilinçli iklim kararlarını desteklemek için kullanılıyor.
Uydu görüntüleri Dünya yüzeyinin ayrıntılı görünümlerini yakalamak için kullanılabilse de, bu görüntüleri anlamlı içgörülere dönüştürmek her zaman kolay değildir. AlphaEarth Foundations, makinelerin görsel bilgileri yorumlamasını sağlayan bir yapay zeka dalı olan bilgisayarla görmeyi kullanarak arazi, bitki örtüsü ve arazi üzerindeki desenleri tespit ve analiz ediyor.
Modelin farklı bilgisayarla görme görevlerini Dünya gözlemine nasıl uyguladığı aşağıda açıklanmıştır:
Google'ın yeni Dünya gözlem teknolojileri için yapay zekanın nasıl çalıştığını daha iyi anladıktan sonra, AlphaEarth Foundations'ın gerçek dünyadaki uygulamalarını inceleyelim.
ABD genelinde şehirler ısıyı azaltmak, kirliliği emmek ve halk sağlığını iyileştirmek için kent ormanları yetiştiriyor. Ancak ağaçların tam olarak nerede olduğunu ve nerede olmadığını tespit etmek zor olabilir. Yoğun mahallelerde ve dar sokaklarda, yeşillik genellikle uydu görüntülerinde veya geleneksel anketlerde tespit edilemiyor.
Ancak AlphaEarth, ağaç örtüsünü en ince ayrıntısına kadar haritalamak için uydu, yükseklik ve çevresel verileri kullanıyor. Bu yeni yapay zeka Google modelini test etmek için araştırmacılar iNaturalist'teki 45.000'den fazla ağaç kaydını kullandılar.
Alaska ve Hawaii de dahil olmak üzere tüm ABD eyaletlerinde bulunan 39 yaygın ağaç cinsine (yakından ilişkili tür grupları) odaklandılar. Veriler temizlenerek eğitim ve test setlerine ayrılmış, cins başına 300 örnek eğitim için, geri kalanı ise test için kullanılmıştır.
Model, uydu, yükseklik ve çevresel verilerden ağaç örtüsünü doğru bir şekilde haritalandırarak geleneksel araştırmaların bıraktığı boşlukları doldurabileceğini gösterdi. Bu bilgiler Detroit, New York ve Phoenix gibi şehirlerin nereye ağaç dikecekleri, mahalleleri serinletecekleri ve yerel biyoçeşitliliği destekleyecekleri konusunda daha iyi kararlar almalarına yardımcı olabilir.
Kanada'nın mahsul envanteri, özellikle mahsul sigortası kayıtlarının (tarım sigortası programları için toplanan mahsul türü, yeri ve dönümüne ilişkin resmi raporlar) olmadığı bölgelerde, büyük ölçüde tarla düzeyinde gözlemlere dayanmaktadır. Genellikle hareket halindeki araçlardan yapılan bu ön cam anketleri, tahıllar, yağlı tohumlar, meyveler ve yemler gibi başlıca mahsulleri izlemek için kullanılır.
Ancak bazı mahsul türleri diğerlerinden daha sık kaydedildiğinden, veriler düzensiz olabilir ve güvenilir, büyük ölçekli haritalara dönüştürülmesi zor olabilir. Bu sorunların üstesinden gelmek için AlphaEarth, Dünya gözlem uydularından gelen verilere dayalı olarak hem üst düzey hem de ince taneli mahsul sınıflandırmasını destekleyebilir.
Mahsulleri tahıllar veya yağlı tohumlar gibi geniş kategoriler halinde gruplandırabilir. Ayrıntılı anket verilerinin mevcut olduğu bölgelerde, bahar buğdayı, mısır veya yonca gibi belirli türleri de tanımlayabilir. Bu iki seviyeli yaklaşım, kapsam ile ayrıntıyı dengeleyerek Kanada genelinde ne yetiştirildiğine dair daha net bir resim sunar.
Google Earth teknolojisi için yapay zeka ile küresel arazileri keşfetmek
Antarktika, aşırı hava koşulları, sürekli kar örtüsü ve sınırlı uydu görünürlüğü ile Dünya'da haritalanması en zor yerlerden biridir. Bu da buzulları, açıktaki kayaları ve manzaranın zaman içinde nasıl değiştiğini anlamamızda boşluklar bırakıyor.
Uydu görüntülerini radar ve yükseklik verileriyle birleştiren AlphaEarth, görüş mesafesinin sınırlı olduğu bölgelerde bile Antarktika'nın yıllık tutarlı haritalarını üretiyor. Eksik ayrıntıları doldurabilir ve araştırmacıların buzulları, yüzey dokularını ve karla kaplı araziyi daha doğru bir şekilde izlemelerine yardımcı olan 10 metre çözünürlüklü arazi haritaları oluşturabilir.
İşte yeni yapay zeka modeli AlphaEarth Foundations'ın Dünya gözlemi ve şehir planlama uygulamaları için sunduğu temel avantajlardan bazıları:
AlphaEarth çeşitli alanlarda güvenilir destek sunarken, akılda tutulması gereken birkaç sınırlama vardır:
AlphaEarth Vakfı, araştırmacıların, planlamacıların ve politika yapıcıların gezegeni yeni yollarla görmelerine yardımcı oluyor. Google'ın yeni yapay zeka modeli, ham uydu girdilerini iklim bilimi, tarım ve kentsel gelişim gibi alanlarda daha iyi kararları destekleyen yapılandırılmış, güvenilir bilgilere dönüştürebiliyor. Dünya gözlemini geliştirerek, gezegenimizin zaman içindeki değişimlerini izlemeyi ve anlamayı kolaylaştırıyor.
Topluluğumuza katılın ve GitHub depomuzdaki yapay zeka yeniliklerini keşfedin. Çözüm sayfalarımız aracılığıyla tarımda yapay zeka ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarla görme hakkında bilgi edinin. Lisanslama planlarımıza göz atın ve yapay zekayı bugün kullanmaya başlayın!
.webp)