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 Algılama ve Uzaklık Ölçümü), yükseklik modelleri ve iklim simülasyonlarından elde edilen milyarlarca veri noktası üzerinde eğitilmiştir. Bu geniş girdi yelpazesini kullanarak, gezegenin 10 metre çözünürlüklü yıllık görünümlerini oluşturur.

Basitçe ifade etmek gerekirse, bu, Dünya yüzeyinin net ve tutarlı haritalarını, görülmesi zor alanlarda bile üretebileceği anlamına gelir; böylece arazi, su ve iklim değişikliklerini tespit etmek ve zaman içinde izlemek daha kolay hale gelir. Bu anlık görüntülere artık Google'ın jeouzamsal veriler için kullandığı bulut platformu Google Earth Engine üzerinden ulaşılabilir.

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

Link to this sectionAlphaEarth: 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 yüzeyini haritalamak için sayısal embedding'ler kullanıyor. (Kaynak)

Bu embedding'lerden oluşan bir koleksiyon, Google Earth Engine'in Satellite Embedding veri seti aracılığıyla kullanılabilir. Bunlar şimdiden orman yangını müdahalesi, şehir planlama ve arazi izleme gibi alanlarda kullanılıyor. Bu, araştırmacıların ve karar vericilerin uydu verilerini yararlı içgörülere dönüştürmelerine yardımcı oluyor.

Link to this sectionYapay 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 genişleyen şehirler dahil olmak üzere 100'den fazla ülkede arazi değişikliklerini izlemek için kullanıldı. Bu içgörüler, daha akıllı planlamayı ve daha bilinçli iklim kararlarını desteklemek için kullanılıyor.

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

Link to this sectionAlphaEarth, Dünya gözlemi için bilgisayarlı görü'yü nasıl kullanıyor?#

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 bilgisayarlı görü teknolojisini kullanarak arazi, bitki örtüsü ve arazi yapısındaki desenleri tespit edip analiz ediyor.

İşte modelin farklı bilgisayarlı görü görevlerini Dünya gözlemine nasıl uyguladığı:

• 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 kullanım planlamasını destekler.
• Segmentasyon: Tematik haritalama olarak da adlandırılan segmentasyon, uydu görüntüsündeki her pikseli ürün türü veya bitki örtüsü gibi bir kategoriyle etiketler. AlphaEarth, bölgeler genelinde yüksek doğruluğu korumak için yıllık embedding'lerini kullanır ve bu da arazi kullanımı, arazi örtüsü ve biyoçeşitlilik için ayrıntılı haritalamayı mümkün kılar.
• Değişim tespiti: Aynı konum için yıllık embedding'leri karşılaştırarak AlphaEarth, orman kaybı, orman yangını etkileri veya kentsel büyüme gibi arazi kullanımı ve arazi örtüsündeki değişimleri tespit edebilir. Hem denetimli yöntemlerle (etiketli örneklerden öğrenme) hem de denetimsiz yöntemlerle (etiket olmadan desen 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 inovasyonu AlphaEarth'ü kullanarak Dünya'nın 2023 yılındaki çevresini anlamaya bir bakış. (Kaynak)

Link to this sectionGoogle'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.

Link to this sectionDaha 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.

Ancak AlphaEarth, ağaç örtüsünü ayrıntılı bir şekilde haritalamak için uydu, yükseklik ve çevresel verileri kullanıyor. Bu yeni yapay zeka 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 setlerine ayrıldı; eğitim için cins başına 300 örnek kullanıldı, geri kalanı ise test için ayrıldı.

Model, uydu, yükseklik ve çevresel verilerden gelen ağaç örtüsünü doğru bir şekilde haritalayarak geleneksel anketlerin bıraktığı boşlukları doldurabileceğini gösterdi. Bu içgörüler, Detroit, New York ve Phoenix gibi şehirlerin ağaç dikilecek yerler, serinletilecek mahalleler ve yerel biyoçeşitliliği destekleme konusunda daha iyi kararlar almalarına yardımcı olabilir.

Link to this sectionDünya 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 ürün türleri diğerlerinden daha sık kaydedildiğinden, veriler düzensiz olabilir ve güvenilir, büyük ölçekli haritalara dönüştürülmesi zor olabilir. Bu sorunları aşmak için AlphaEarth, Dünya gözlem uydularından gelen verilere dayalı olarak hem üst düzey hem de ayrıntılı ürün 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 ürünleri sınıflandırmaya yardımcı oluyor. (Kaynak)

Link to this sectionGoogle 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.

Link to this sectionYeni 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 desenlere veya tahminlere tam olarak nasıl ulaştığını yorumlamak zor olabilir.

Link to this sectionÖne 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 depomuzdaki yapay zeka inovasyonlarını keşfet. Çözüm sayfalarımız aracılığıyla tarımda yapay zeka ve sağlıkta bilgisayarlı görü hakkında bilgi edin. Lisans planlarımıza göz at ve yapay zekaya bugün başla!