Новый подход к картографированию планеты
Модель искусственного интеллекта интегрирует петабайты данных наблюдения Земли для создания единого цифрового представления, которое революционизирует глобальное картографирование и мониторинг.
Ежедневно спутники захватывают богатые информацией изображения и измерения, предоставляя учёным и экспертам почти реальный вид нашей планеты. Хотя эти данные невероятно важны, их сложность, многомодальность и частота обновления создают новую проблему: соединение разрозненных наборов данных и их эффективное использование.
AlphaEarth Foundations: виртуальный спутник на основе ИИ
AlphaEarth Foundations — это модель искусственного интеллекта, которая функционирует как виртуальный спутник. Она точно и эффективно характеризует всю наземную сушу и прибрежные воды планеты, интегрируя огромные объёмы данных наблюдения Земли в единое цифровое представление или "эмбеддинг", которое компьютерные системы могут легко обрабатывать. Это позволяет модели предоставлять учёным более полную и последовательную картину эволюции нашей планеты, помогая им принимать более обоснованные решения по критическим вопросам, таким как продовольственная безопасность, обезлесение, городское расширение и водные ресурсы.
Доступ к данным для исследований
Для ускорения исследований и раскрытия вариантов использования мы выпускаем коллекцию ежегодных эмбеддингов AlphaEarth Foundations как набор данных Satellite Embedding в Google Earth Engine. За последний год мы работали с более чем 50 организациями для тестирования этого набора данных на их реальных приложениях.
Наши партнёры уже видят значительные преимущества, используя данные для лучшей классификации ненанесенных на карту экосистем, понимания сельскохозяйственных и экологических изменений и значительного увеличения точности и скорости их картографической работы.
Визуализация возможностей модели
Присваивая цвета красный, зелёный и синий трём из 64 измерений полей эмбеддинга AlphaEarth Foundations, мы видим богатые детали нашего мира. В Эквадоре модель видит сквозь постоянный облачный покров, детализируя сельскохозяйственные участки на различных стадиях развития. В других местах она отображает сложную поверхность в Антарктиде — область, печально известную сложностью съёмки из-за нерегулярной спутниковой визуализации — с чёткими деталями, и делает очевидными вариации в использовании сельскохозяйственных земель Канады, которые невидимы невооружённым глазом.
Как работает AlphaEarth Foundations
AlphaEarth Foundations предоставляет мощный новый инструмент для понимания нашей планеты, решая две основные проблемы: перегрузку данными и противоречивую информацию.
Во-первых, она объединяет объёмы информации из десятков различных публичных источников — оптических спутниковых изображений, радарных данных, 3D-лазерного картографирования, климатических симуляций и многого другого. Она сплетает всю эту информацию вместе для анализа земной суши и прибрежных вод в чётких квадратах 10×10 метров, позволяя отслеживать изменения с замечательной точностью.
Во-вторых, она делает эти данные практичными для использования. Ключевым новшеством системы является её способность создавать highly compact summary для каждого квадрата. Эти сводки требуют в 16 раз меньше места для хранения, чем те, которые производятся другими протестированными нами системами ИИ, и dramatically снижают стоимость планетарного анализа.
Этот прорыв позволяет учёным делать то, что было невозможно до сих пор: создавать детальные, последовательные карты нашего мира по требованию. Независимо от того, отслеживают ли они здоровье crops, обезлесение или новое строительство, им больше не нужно полагаться на единственный спутник, пролетающий над головой. Теперь у них есть новый вид основы для геопространственных данных.
Тестирование и эффективность модели
Чтобы убедиться, что AlphaEarth Foundations готова к реальному использованию, мы тщательно протестировали её производительность. При сравнении с традиционными методами и другими системами картографирования ИИ AlphaEarth Foundations consistently была наиболее точной. Она преуспевала в широком диапазоне задач за разные периоды времени, включая идентификацию землепользования и оценку поверхностных свойств. Ключевым моментом является то, что она достигала этого в scenarios, когда данные меток были scarce. В среднем AlphaEarth Foundations имела на 24% меньшую ошибку, чем протестированные нами модели, демонстрируя её superior learning efficiency.
Создание пользовательских карт с набором данных Satellite Embedding
На основе AlphaEarth Foundations набор данных Satellite Embedding в Google Earth Engine является одним из крупнейших в своём роде с более чем 1,4 триллиона следов эмбеддинга в год. Эта коллекция ежегодных эмбеддингов уже используется организациями по всему миру, включая Продовольственную и сельскохозяйственную организацию ООН, Гарвардский лес, Group on Earth Observations, MapBiomas, Университет штата Орегон, Spatial Informatics Group и Стэнфордский университет, для создания мощных пользовательских карт, которые обеспечивают реальные insights.
Например, Global Ecosystems Atlas, инициатива, направленная на создание первого комплексного ресурса для картографирования и мониторинга экосистем мира, использует этот набор данных для помощи странам в классификации ненанесенных на карту экосистем в категории, такие как прибрежные кустарниковые земли и hyper-arid deserts. Этот первый в своём роде ресурс будет играть критическую роль в помощи странам лучше определять приоритеты охраняемых территорий, оптимизировать усилия по восстановлению и бороться с потерей биоразнообразия.
Мнения партнёров
Набор данных Satellite Embedding революционизирует нашу работу, помогая странам наносить на карту неизведанные экосистемы — это крайне важно для определения того, на чём сосредоточить их усилия по сохранению.
Ник Мюррей, директор Глобальной экологической лаборатории Университета Джеймса Кука и глобальный научный руководитель Global Ecosystems Atlas
В Бразилии MapBiomas тестирует набор данных для более глубокого понимания сельскохозяйственных и экологических изменений по всей стране. Этот тип карт информирует стратегии сохранения и инициативы устойчивого развития в критических экосистемах, таких как тропические леса Амазонки.
Как сказал Тассо Азеведо, основатель MapBiomas: "Набор данных Satellite Embedding может transform способ работы нашей команды — у нас теперь есть новые возможности создавать карты, которые более accurate, precise и fast to produce — то, что мы никогда не смогли бы сделать раньше".
Расширение возможностей с помощью ИИ
AlphaEarth Foundations представляет собой значительный шаг вперёд в понимании состояния и динамики нашей меняющейся планеты. В настоящее время мы используем AlphaEarth Foundations для генерации ежегодных эмбеддингов и считаем, что они могут быть ещё более полезными в будущем в сочетании с общими reasoning LLM агентами, такими как Gemini. Мы продолжаем исследовать лучшие способы применения временных возможностей нашей модели в рамках Google Earth AI, нашей коллекции геопространственных моделей и наборов данных для помощи в решении наиболее критических потребностей планеты.
Дополнительные ресурсы
- Прочтите нашу статью
- Получите доступ к нашему набору данных Satellite Embedding
- Узнайте больше в блоге Google Earth Engine
Заключение
AlphaEarth Foundations открывает новую эру в спутниковом мониторинге и картографировании нашей планеты, предоставляя учёным и исследователям беспрецедентные инструменты для анализа и понимания изменений на Земле. Эта технология не только улучшает точность и эффективность картографирования, но и создаёт основу для будущих инноваций в области геопространственного анализа и искусственного интеллекта.