Google AlphaEarth, küresel haritalama için gözlem verilerini kullanıyor

30 Temmuz 2025'te tanıtılan AlphaEarth Foundations, Google DeepMind tarafından geliştirilen jeouzamsal bir temel modeldir. Son dönemdeki Google AI haberlerinin öne çıkan başlıklarından biridir ve küresel Dünya gözlem verileriyle çalışmayı daha hızlı, daha net ve daha güvenilir hale getirmek için tasarlanmıştır.

AlphaEarth Foundations, uydu görüntüleri, radar, LiDAR (Işık Tespiti ve Uzaklık Ölçümü), yükseklik modelleri ve iklim simülasyonlarından elde edilen milyarlarca veri noktasıyla eğitilir. Bu geniş girdi yelpazesini kullanarak gezegenin yıllık, 10 metre çözünürlüklü görünümlerini oluşturur.

Basitçe söylemek gerekirse, bu, arazinin görülmesi zor alanlarında bile Dünya'nın yüzeyinin net, tutarlı haritalarını üretebileceği anlamına gelir; böylece arazi, su ve iklimdeki değişiklikler zaman içinde daha kolay fark edilebilir ve takip edilebilir. Bu anlık görüntüler artık jeouzaysal veriler için Google'ın bulut platformu olan Google Earth Engine üzerinden kullanılabilir.

Bu makalede, AlphaEarth Foundations'ın gerçek dünya Dünya gözlem projelerini desteklemek için Google Earth Engine ile yapay zekayı nasıl kullandığına göz atacağız.

AlphaEarth: Google'ın yeni Dünya gözlem yapay zeka modeli#

AlphaEarth Foundations, gezegenimizi sürekli ve dinamik bir sistem aracılığıyla anlamak için yeni bir yol sunuyor. Her görüntüyü ayrı ayrı incelemek yerine, yeni yapay zeka modeli Dünya yüzeyinin hem uzay hem de zaman içindeki birleşik ve yapılandırılmış bir resmini oluşturuyor.

Bu görünümü oluşturmak için uydu görüntüleri, yükseklik haritaları, iklim modelleri ve biyoçeşitlilik raporları dahil olmak üzere geniş bir kaynak yelpazesinden yararlanıyor. Bu, çevredeki değişiklikleri fark etmesine ve bunların ardındaki nedenleri analiz etmesine yardımcı oluyor.

Özellikle AlphaEarth, Dünya'nın manzaralarının yıllar içinde nasıl değiştiğini gösterebiliyor. Bu anlık görüntüler, modelin her konum hakkında öğrendiklerinin kompakt özetleri olan embedding'ler kullanılarak oluşturuluyor.

Şekil 1. Google'ın yapay zeka modeli, Dünya'nın yüzeyini haritalandırmak için sayısal yerleştirmeler kullanır. (Kaynak)

Bu yerleştirmelerin bir koleksiyonu Google Earth Engine'in Uydu Yerleştirme veri seti aracılığıyla edinilebilir. Bunlar halihazırda orman yangını müdahalesi, kentsel planlama ve arazi izleme gibi alanlarda kullanılmaktadır. Bu, araştırmacıların ve karar vericilerin uydu verilerini faydalı içgörülere dönüştürmesine yardımcı olur.

Yapay zeka ve iklim: AlphaEarth'ün önemi#

AlphaEarth Foundations'ın önemli bir faydası, 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, dünya genelindeki modellerden öğrenerek arazi değişikliklerini tespit edebiliyor.

Kıyaslama testlerinde, yanlış sınıflandırma hatalarını yaklaşık %24 oranında azalttı ve embedding başına 16 kat daha az depolama alanı gerektirdi. İlginç bir şekilde, bu yeni yapay zeka modelinin her uygulama için yeniden eğitilmesine gerek yok.

Farklı bölgeler ve zorluklar karşısında verimli ve uyarlanabilirdir. Bunun nedeni, AlphaEarth'ün her konumun kompakt, bilgi açısından zengin özetleri olan genel amaçlı embedding'ler üretmesi ve bunların tüm modeli yeniden oluşturmadan birçok analiz türü için doğrudan kullanılabilmesidir.

Şimdiye kadar yeni Google Earth yapay zeka modeli, tropikal ormanlar, Arktik bölgeler ve büyüyen şehirler dahil olmak üzere 100'den fazla ülkedeki arazi değişikliklerini izlemek için kullanıldı. Bu içgörüler, daha akıllı planlamayı ve daha bilinçli iklim kararlarını desteklemek için kullanılmaktadır.

Şekil 2. Google'ın yeni yapay zeka modeliyle küresel kalıpları görselleştirme. (Kaynak)

AlphaEarth, Dünya gözlemi için bilgisayarlı görü'yü nasıl kullanıyor?#

Uydu görüntüleri Dünya'nın 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 bilgisayarlı görü özelliğini kullanarak arazi, bitki örtüsü ve arazi yapısı üzerindeki kalıpları tespit eder ve analiz eder.

Modelin farklı bilgisayarlı görü görevlerini Dünya gözlemine nasıl uyguladığı aşağıda açıklanmıştır:

• Görüntü sınıflandırma: AlphaEarth, uydu görüntülerinden ormanlar, tarım arazileri, sulak alanlar ve kentsel alanlar gibi arazi türlerini tanımlar. Bu sınıflandırmalar iklim izlemeyi, ekolojik araştırmaları ve arazi kullanımı planlamasını destekler.
• Bölütleme: Tematik haritalandırma olarak da adlandırılan bölütleme, bir uydu görüntüsündeki her pikseli ürün türü veya bitki örtüsü gibi bir kategoriyle etiketler. AlphaEarth, bölgeler arasında yüksek doğruluğu korumak için yıllık yerleştirmelerini kullanır ve arazi kullanımı, arazi örtüsü ve biyolojik çeşitlilik için hassas haritalandırma sağlar.
• Değişim tespiti: Aynı konum için yıllık yerleştirmeleri karşılaştırarak AlphaEarth, ormansızlaşma, orman yangını etkileri veya kentsel büyüme gibi arazi kullanımı ve arazi örtüsündeki kaymaları tespit edebilir. Hem denetimli yöntemlerle (etiketlenmiş örneklerden öğrenme) hem de denetimsiz yöntemlerle (etiketsiz kalıpları bulma) çalışır.
• Denetimsiz kümeleme: AlphaEarth, herhangi bir etiketli veri kullanmadan, uydu görüntülerinde benzer desenler gösteren bölgeleri gruplandırabilir. Bu, yeni veya az çalışılmış alanlarda bitki örtüsü değişimleri veya iklim anomalileri gibi eğilimlerin tespit edilmesine yardımcı olur. Etiketli verilerin sınırlı olduğu veya hiç olmadığı durumlarda özellikle etkilidir.

Şekil 3. Google'ın en son yeniliği olan AlphaEarth'ü kullanarak Dünya'nın çevresini 2023'te anlamak için yapay zeka kullanımına bir bakış. (Kaynak)

Google'ın yeni yapay zeka modelinin gerçek dünya uygulamaları#

Google'ın yeni Dünya gözlem teknolojileri için yapay zekanın nasıl çalıştığına dair daha iyi bir anlayışla, AlphaEarth Foundations'ın gerçek dünya uygulamalarını keşfedelim.

Daha yeşil ABD şehirleri için Google Earth yapay zeka girişimi#

ABD genelinde şehirler; ısıyı azaltmak, kirliliği emmek ve halk sağlığını iyileştirmek için kentsel ormanları büyütüyor. Ancak ağaçların tam olarak nerede olduğunu ve nerede olmadığını belirlemek zor olabilir. Yoğun mahallelerde ve dar sokaklarda, yeşillik genellikle uydu görüntülerinde veya geleneksel anketlerde tespit edilemez.

Bununla birlikte AlphaEarth, ağaç örtüsünü ayrıntılı bir şekilde haritalandırmak için uydu, yükseklik ve çevresel verileri kullanır. Bu yeni Google yapay zeka modelini test etmek için araştırmacılar iNaturalist'ten 45.000'den fazla ağaç kaydı kullandılar.

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 setlerine ayrıldı; eğitim için cins başına 300 örnek kullanıldı, geri kalanı ise test için ayrıldı.

Model, uydu, yükseklik ve çevresel verilerden elde edilen ağaç örtüsünü doğru bir şekilde haritalandırarak geleneksel anketlerin bıraktığı boşlukları doldurabileceğini göstermiştir. Bu içgörüler Detroit, New York ve Phoenix gibi şehirlerin ağaç dikilecek yerler, mahalleleri serinletme ve yerel biyolojik çeşitliliği destekleme konusunda daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir.

Dünya gözlem uyduları ile desteklenen daha akıllı ürün haritalama#

Kanada'nın ürün envanteri, özellikle ürün sigortası kayıtlarının (tarım sigortası programları için toplanan ürün türü, konum ve ekili alan ile ilgili resmi raporlar) olmadığı alanlarda büyük ölçüde saha düzeyi gözlemlere dayanmaktadır. Genellikle hareket halindeki araçlardan yapılan bu görsel anketler, tahıllar, yağlı tohumlar, meyveler ve yem bitkileri gibi ana ürünleri takip etmek için kullanılır.

Ancak bazı mahsul türleri diğerlerine göre daha sık kaydedildiğinden, veriler düzensiz olabilir ve güvenilir, büyük ölçekli haritalara dönüştürülmesi zor olabilir. Bu sorunların etrafından dolaşmak için AlphaEarth, Dünya gözlem uydularından elde edilen verilere dayanarak hem yüksek düzeyli hem de hassas mahsul sınıflandırmasını destekleyebilir.

Ürünleri tahıllar veya yağlı tohumlar gibi geniş kategoriler halinde gruplandırabilir. Ayrıntılı anket verilerinin mevcut olduğu bölgelerde, ilkbahar buğdayı, mısır veya yonca gibi belirli türleri de tanımlayabilir. Bu iki seviyeli yaklaşım, kapsama alanı ile ayrıntıyı dengeler ve Kanada genelinde nelerin yetiştiğine dair daha net bir resim sunar.

Şekil 4. Google AlphaEarth, Kanada'daki mahsullerin sınıflandırılmasına yardımcı olur. (Kaynak)

Google Earth teknolojisi için yapay zeka ile küresel arazileri keşfetme#

Antarktika; aşırı hava koşulları, sürekli kar örtüsü ve sınırlı uydu görünürlüğü ile haritalanması en zor yerlerden biridir. Bu durum buzulları, açıkta kalan kaya parçaları ve manzaranın zaman içinde nasıl değiştiği konusundaki anlayışımızda boşluklar bırakır.

Uydu görüntülerini radar ve yükseklik verileriyle birleştiren AlphaEarth, sınırlı görünürlüğün olduğu alanlarda bile Antarktika'nın tutarlı yıllık haritalarını üretir. 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.

Yeni yapay zeka modelinin artıları ve eksileri: AlphaEarth#

İşte yeni yapay zeka modeli AlphaEarth Foundations'ın Dünya gözlemi ve şehir planlama uygulamaları için sunduğu bazı temel avantajlar:

• Çok yönlülük: AlphaEarth, ayrı modellere ihtiyaç duymadan tarım, şehir planlama ve afet müdahalesi gibi birçok alanda kullanılabilir.
• Veri boşluklarını doldurur: Bu yeni yapay zeka Google modeli, uydu girdisi eksik olduğunda bile yıllık özetler oluşturabilir ve zaman serisi analizinde sürekliliği korumaya yardımcı olur.
• Yapay zekaya hazır çıktılar: Ürün monitörleri, sel dedektörleri veya arazi kullanımı sınıflandırıcıları gibi araçlara doğrudan beslenebilen embedding'ler üretir, bu da araştırmacılar ve geliştiriciler için zaman tasarrufu sağlar.

AlphaEarth çeşitli alanlarda güvenilir destek sunsa da, akılda tutulması gereken birkaç sınırlama şunlardır:

• Gerçek zamanlı değil: AlphaEarth'ten elde edilen yıllık embedding'ler, günlük veya gerçek zamanlıya yakın izleme gerektiren uygulamalar için uygun değildir.
• Girdi kalitesine bağlıdır: Boşlukları doldursa da model, yine de uydu, radar ve diğer girdi veri kaynaklarının kalitesine ve mevcudiyetine güvenir.
• Sınırlı yorumlanabilirlik: Çoğu derin öğrenme modelinde olduğu gibi, AlphaEarth'ün belirli kalıplara veya tahminlere tam olarak nasıl ulaştığını yorumlamak zor olabilir.

Öne çıkanlar#

AlphaEarth Foundation; 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 dönüştürebilir. Dünya gözlemini ilerleterek, gezegenimizin zaman içindeki değişimlerini izlemeyi ve anlamayı kolaylaştırıyor.

Topluluğumuza katıl ve GitHub depolarımızdaki yapay zeka yeniliklerini keşfet. Çözüm sayfalarımız aracılığıyla tarımda yapay zeka ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görü hakkında bilgi edin. Lisanslama planlarımıza göz at ve bugün yapay zekaya başla!