11 Ağustos 2025
Google AlphaEarth, çevresel değişiklikleri izlemek, afet müdahalesini iyileştirmek ve karar almayı geliştirmek için çeşitli gözlem verilerinden küresel haritalar oluşturur.
30 Temmuz 2025'te tanıtılan AlphaEarth Foundations, Google DeepMind tarafından geliştirilen bir coğrafi uzamsal temel modelidir. Küresel Dünya gözlem verileriyle çalışmayı daha hızlı, daha net ve daha güvenilir hale getirmek için oluşturulmuştur ve son Google AI haberlerindeki önemli noktalardan biridir.
AlphaEarth Foundations, uydu görüntüleri, radar, LiDAR (Işık Algılama ve Menzil Belirleme), yükseklik modelleri ve iklim simülasyonlarından elde edilen milyarlarca veri noktası üzerinde eğitilmiştir. Bu geniş girdi yelpazesini kullanarak, gezegenin yıllık, 10 metrelik çözünürlüklü görünümlerini oluşturur.
Basitçe söylemek gerekirse, bu, Dünya yüzeyinin net, tutarlı haritalarını, görülmesi zor alanlarda bile üretebileceği anlamına gelir, böylece kara, su ve iklimdeki değişiklikleri zaman içinde tespit etmek ve izlemek kolaylaşır. Bu anlık görüntüler artık Google'ın coğrafi 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 bakacağız.
AlphaEarth Foundations, sürekli ve dinamik bir sistem aracılığıyla gezegenimizi anlamak için yeni bir yol sunuyor. Yeni yapay zeka modeli, her görüntüyü ayrı ayrı görüntülemek yerine, hem uzay hem de zaman içinde Dünya yüzeyinin birleşik, yapılandırılmış bir resmini oluşturur.
Bu görünümü oluşturmak için uydu görüntüleri, yükseklik haritaları, iklim modelleri ve biyoçeşitlilik raporları dahil olmak üzere çok çeşitli kaynaklardan yararlanır. Bu, çevredeki değişiklikleri tespit etmesine ve bunların arkasındaki nedeni analiz etmesine yardımcı olur.
Özellikle, AlphaEarth, Dünya'nın manzaralarının yıllar içinde nasıl değiştiğini gösterebilir. Bu anlık görüntüler, modelin her konum hakkında öğrendiklerinin kompakt özetleri olan gömme (embeddings) kullanılarak oluşturulur.
Bu gömme işlemlerinin bir koleksiyonu, Google Earth Engine'in Uydu Gömme veri seti aracılığıyla kullanılabilir. Zaten yangınla mücadele, şehir planlaması ve arazi izleme gibi alanlarda kullanılıyorlar. Bu, araştırmacıların ve karar vericilerin uydu verilerini faydalı içgörülere dönüştürmesine yardımcı olur.
AlphaEarth Vakıflarının temel faydası, gezegenimizdeki uzun vadeli değişiklikleri incelemeyi kolaylaştırmasıdır. Verilerin eksik olduğu veya bulutların genellikle uydu görüntülerini engellediği zorlu alanlarda bile iyi çalışır. Örneğin, bulut örtüsünün sürekli bir sorun olduğu Amazon yağmur ormanlarında, AlphaEarth dünya çapındaki kalıplardan öğrenerek arazi değişikliklerini hala tespit edebilir.
Kıyaslama testlerinde, 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 bölgelerde ve zorluklarda 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 gömüler üretmesidir.
Şimdiye kadar, yeni Google Earth AI modeli, tropikal ormanlar, Arktik bölgeler ve genişleyen şehirler dahil olmak üzere 100'den fazla ülkedeki arazi değişikliklerini izlemek için kullanıldı. Bu bilgiler, daha akıllı planlamayı 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 AI dalı olan bilgisayarla görü kullanarak arazi, bitki örtüsü ve arazideki desenleri tespit eder ve analiz eder.
Modelin Dünya gözlemine farklı bilgisayarlı görü görevlerini nasıl uyguladığı aşağıda açıklanmıştır:
Google'ın yeni Dünya gözlem teknolojileri için yapay zekanın nasıl çalıştığına dair daha iyi bir anlayışla, AlphaEarth Foundations'ın gerçek dünya uygulamalarını keşfedelim.
ABD genelinde şehirler, ısıyı azaltmak, kirliliği emmek ve halk sağlığını iyileştirmek için kentsel ormanlar yetiştiriyor. Ancak ağaçların tam olarak nerede olduğunu ve nerede olmadığını belirlemek zor olabilir. Yoğun mahallelerde ve dar sokaklarda, yeşillikler genellikle uydu görüntülerinde veya geleneksel araştırmalarda tespit edilemez.
Ancak AlphaEarth, ince detaylarla ağaç örtüsünü haritalamak için uydu, yükseklik ve çevresel verileri kullanır. Bu yeni AI Google modelini test etmek için, araştırmacılar iNaturalist'ten 45.000'den fazla ağaç kaydı kullandı.
Alaska ve Hawaii dahil olmak üzere tüm ABD eyaletlerinde bulunan 39 yaygın ağaç cinsine (yakından ilişkili tür grupları) odaklandılar. Veriler temizlendi ve eğitim ve test kümelerine ayrıldı; cins başına 300 örnek eğitim için ve geri kalanı test için kullanıldı.
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 ağaç dikilecek, mahalleleri serinletecek ve yerel biyoçeşitliliği destekleyecek yerler hakkında daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir.
Kanada'nın ürün envanteri, özellikle ürün sigortası kayıtlarının (tarım sigortası programları için toplanan ürün türü, konumu ve alanı hakkında resmi raporlar) olmadığı alanlarda, saha düzeyindeki gözlemlere büyük ölçüde bağlıdır. Genellikle hareket halindeki araçlardan yapılan bu ön cam anketleri, tahıllar, yağlı tohumlar, meyveler ve yem bitkileri gibi başlıca ürünleri izlemek için kullanılır.
Ancak bazı ürün 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 elde edilen verilere dayalı olarak hem üst düzey hem de ince taneli ürün sınıflandırmasını destekleyebilir.
Ürünleri tahıllar veya yağlı tohumlar gibi geniş kategorilerde gruplandırabilir. Ayrıntılı anket verilerinin mevcut olduğu bölgelerde, bahar buğdayı, mısır veya yonca gibi belirli türleri de tanımlayabilir. Bu iki seviyeli yaklaşım, kapsamı ayrıntıyla dengeler ve Kanada genelinde neyin yetiştiğine 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 görüşü nedeniyle haritalanması en zor yerlerden biridir. Bu durum, buzulları, açıkta kalan kayaları ve arazinin zaman içinde nasıl değiştiğine dair anlayışımızda boşluklar bırakmaktadır.
Uydu görüntülerini radar ve yükseklik verileriyle birleştiren AlphaEarth, sınırlı görüş alanına sahip bölgelerde bile Antarktika'nın tutarlı yıllık haritalarını üretir. Araştırmacıların buzulları, yüzey dokularını ve karla kaplı arazileri daha doğru bir şekilde izlemesine yardımcı olan eksik ayrıntıları doldurabilir ve 10 metrelik çözünürlüğe sahip arazi haritaları oluşturabilir.
Yeni yapay zeka modeli AlphaEarth Foundations'ın, Dünya gözlemi ve şehir planlama uygulamaları için sunduğu temel avantajlardan bazıları şunlardır:
AlphaEarth çeşitli alanlarda güvenilir destek sunsa da, akılda tutulması gereken birkaç sınırlama şunlardır:
AlphaEarth Foundation, araştırmacıların, planlamacıların ve politika yapıcıların gezegeni yeni şekillerde 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 dönüştürebilir. Dünya gözlemini geliştirerek, gezegenimizin zaman içindeki değişimlerini izlemeyi ve anlamayı kolaylaştırıyor.
Topluluğumuza katılın ve GitHub depomuzda yapay zeka yeniliklerini keşfedin. Çözüm sayfalarımız aracılığıyla tarımda yapay zeka ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görü hakkında bilgi edinin. Lisans planlarımıza göz atın ve yapay zekayla çalışmaya bugün başlayın!
