O Google DeepMind divulgou as fundações do Alphaearth, um sistema de IA inovador que cria mapas altamente detalhados de todo o planeta. Anunciado hoje, o sistema aborda um desafio fundamental para cientistas e governos: como processar a esmagadora inundação de dados diários de satélite. Essa ferramenta poderosa ajuda as organizações a rastrear o desmatamento, gerenciar os recursos hídricos e monitorar mudanças ambientais com maior velocidade e precisão. O conjunto de dados resultante está agora disponível para pesquisadores através de Google Earth Engine . src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/07/google-earth-ai-alphaearth.webp”>
da sobrecarga de dados à inteligência actável
para a placa de base, uma placa de inteligência de dados, depois de uma plataforma, a plataforma de inteligência de dados Enquanto os satélites capturam uma visão de tempo quase real do nosso planeta, o grande volume e a complexidade desses dados criaram um novo desafio: conectar conjuntos de dados díspares à inteligência acionável permaneceu frustrantemente difícil. O modelo de IA funciona como um”satélite virtual”, de acordo com a pesquisa . “As fundações de alfaearth funções como um satélite virtual. Ele caracteriza com precisão e eficiência toda a terra terrestre e águas costeiras do planeta, integrando grandes quantidades de dados de observação da terra em uma representação digital unificada.”
Isso marca uma mudança significativa dos métodos tradicionais. Instead of treating each satellite image as a separate piece of data, the system weaves them together into a unified digital model that computer systems can easily process, providing a more complete and consistent picture of the planet’s evolução . O sistema assimila observações de uma gama incrivelmente diversificada de fontes públicas. O objetivo final é capacitar cientistas e organizações a tomar decisões mais informadas sobre questões globais críticas, desde a segurança alimentar e o desmatamento até a expansão urbana e o gerenciamento de recursos hídricos vitais. Em vez de tratar cada imagem de satélite como uma peça de dados separada, as fundações da Alphaearth cria resumos digitais altamente compactados para cada quadrado de 10 metros da superfície da Terra. Cada pixel é transformado em um rico vetor de característica 64-dimensional que resume um ano inteiro de observações de várias fontes.
Essas não são bandas espectrais convencionais. Como explica o Google, as 64 dimensões representam uma coordenada em uma”esfera”de alta dimensão, captura não apenas as propriedades do pixel, mas também seu contexto espacial e temporal. Isso permite que o modelo distingue entre as superfícies que parecem isoladamente semelhantes, como o asfalto de um estacionamento versus uma rodovia, porque seus ambientes circundantes lhes dão incorporações distintas.
Essa técnica é notavelmente eficiente. According to the research, the system reduces error rates by approximately 23.9% compared to existing approaches while requiring 16 vezes menos espaço de armazenamento . Essa redução dramática na sobrecarga de dados é crucial para superar obstáculos comuns, como cobertura de nuvens, e diminui o custo da análise de escala planetária.
Essa abordagem multimodal produz resultados superiores em tarefas científicas complexas. Por exemplo, em um teste desafiador para estimar a evapotranspiração-o processo de transferência de água da terra para a atmosfera-as fundações de alfaingth alcançaram um forte resultado positivo. In contrast, all other methods tested performed worse than simply guessing the average, underscoring the new model’s advanced capabilities in biophysical variable Estimativa .
sob o capô: uma nova arquitetura para ai geoespacial
O que diferencia o sistema tecnicamente é seu sofisticado manuseio do tempo. A arquitetura do modelo, apelidada de”Tempo do Espaço”ou STP, é o
Essa capacidade única significa que o sistema pode gerar mapas precisos para qualquer intervalo específico sob demanda. Ele pode interpolar entre as observações de satélite existentes para preencher lacunas ou até extrapolar em períodos sem cobertura direta. Isso efetivamente permite que o modelo”veja”através da cobertura persistente de nuvens, um problema notório em regiões tropicais que geralmente inutilizam outros conjuntos de dados de satélite. href=”https://venturebeat.com/ai/google-deepmind-says-its-new-ai-can-map-the-entire-planet-with-unprecedent-accuracy/”Target=”_ Blank”> relações de longa distância no tempo e no espaço
. Esse foco duplo permite entender o contexto de um pixel de 10 metros em relação ao seu ambiente mais amplo e à sua evolução ao longo de semanas, meses ou anos. Isso significa que todo vetor de incorporação inclui sinais sazonais, como alterações alimentos e agricultura. Floresta e Universidade de Stanford . conjunto de dados para entender mais profundamente as mudanças agrícolas e ambientais em todo o país. Este trabalho é fundamental para informar estratégias de conservação e iniciativas de desenvolvimento sustentável em ecossistemas vitais como a floresta amazônica. Tasso Azevedo, fundador da Mapbiomas, destacou o impacto imediato, afirmando: “O conjunto de dados de incorporação de satélite pode transformar a maneira como nossa equipe funciona-agora temos novas opções para fazer mapas mais precisos, precisos e rápidos para produzir-algo que nunca poderíamos fazer antes”
outro parceiro-chave, a Atlas dos ecossistemas globais
Iniciativa, está aproveitando a tecnologia para criar o primeiro recurso abrangente para mapear e monitorar os ecossistemas mundiais. Este projeto está ajudando os países a classificar regiões anteriormente não manchadas em categorias específicas, como Shrublands Coastal e Desertos Hiper-Arid . Nick Murray, diretor do Laboratório de Ecologia Global da James Cook University e líder da Ciência Global da Iniciativa, enfatizou a importância do projeto.”O conjunto de dados de incorporação de satélite está revolucionando nosso trabalho, ajudando os países a mapear ecossistemas desconhecidos-isso é crucial para identificar onde focar seus esforços de conservação”, disse ele. href=”https://blog.google/technology/ai/google-earth-ai/”Target=”_ Blank”>”Google Earth AI”,
Uma coleção de modelos e conjuntos de dados geoespaciais projetados para atender às necessidades mais críticas do planeta. Essa iniciativa se expande em anos de trabalho que construa sistemas de IA para problemas do mundo real. Em uma postagem conjunta do blog, os executivos do Google Yossi Matias e Chris Phillips escreveram: “Esses modelos já são recursos de energia usados por milhões, como alertas de inundação e incêndios florestais em pesquisa e mapas; eles também fornecem informações acionáveis através do Google Earth, Google Maps Platform e Google Cloud Platform.”href=”https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/google_satellite_embedding_v1_annual”Target=”_ Blank”> Satellite Incorporação de dados , que agora está disponível no Google Earth Engine. Descrito como um dos maiores do gênero, com mais de 1,4 trilhão de pegadas por ano, o conjunto de dados fornece instantâneos anuais de 2017 a 2024, oferecendo um rico contexto histórico para rastrear mudanças ambientais ao longo do tempo. Anteriormente, a criação de mapas detalhados exigia recursos computacionais significativos e profunda experiência. A equipe de pesquisa acredita que este é um momento crucial para a comunidade científica. “Esse avanço permite que os cientistas façam algo que era impossível até agora: criar mapas detalhados e consistentes do nosso mundo, sob demanda,”eles escrevem.
Isso marca uma mudança significativa dos métodos tradicionais. Instead of treating each satellite image as a separate piece of data, the system weaves them together into a unified digital model that computer systems can easily process, providing a more complete and consistent picture of the planet’s evolução . O sistema assimila observações de uma gama incrivelmente diversificada de fontes públicas. O objetivo final é capacitar cientistas e organizações a tomar decisões mais informadas sobre questões globais críticas, desde a segurança alimentar e o desmatamento até a expansão urbana e o gerenciamento de recursos hídricos vitais. Em vez de tratar cada imagem de satélite como uma peça de dados separada, as fundações da Alphaearth cria resumos digitais altamente compactados para cada quadrado de 10 metros da superfície da Terra. Cada pixel é transformado em um rico vetor de característica 64-dimensional que resume um ano inteiro de observações de várias fontes.
Essas não são bandas espectrais convencionais. Como explica o Google, as 64 dimensões representam uma coordenada em uma”esfera”de alta dimensão, captura não apenas as propriedades do pixel, mas também seu contexto espacial e temporal. Isso permite que o modelo distingue entre as superfícies que parecem isoladamente semelhantes, como o asfalto de um estacionamento versus uma rodovia, porque seus ambientes circundantes lhes dão incorporações distintas.
Essa técnica é notavelmente eficiente. According to the research, the system reduces error rates by approximately 23.9% compared to existing approaches while requiring 16 vezes menos espaço de armazenamento . Essa redução dramática na sobrecarga de dados é crucial para superar obstáculos comuns, como cobertura de nuvens, e diminui o custo da análise de escala planetária.
Essa abordagem multimodal produz resultados superiores em tarefas científicas complexas. Por exemplo, em um teste desafiador para estimar a evapotranspiração-o processo de transferência de água da terra para a atmosfera-as fundações de alfaingth alcançaram um forte resultado positivo. In contrast, all other methods tested performed worse than simply guessing the average, underscoring the new model’s advanced capabilities in biophysical variable Estimativa . O que diferencia o sistema tecnicamente é seu sofisticado manuseio do tempo. A arquitetura do modelo, apelidada de”Tempo do Espaço”ou STP, é o
Essa capacidade única significa que o sistema pode gerar mapas precisos para qualquer intervalo específico sob demanda. Ele pode interpolar entre as observações de satélite existentes para preencher lacunas ou até extrapolar em períodos sem cobertura direta. Isso efetivamente permite que o modelo”veja”através da cobertura persistente de nuvens, um problema notório em regiões tropicais que geralmente inutilizam outros conjuntos de dados de satélite. href=”https://venturebeat.com/ai/google-deepmind-says-its-new-ai-can-map-the-entire-planet-with-unprecedent-accuracy/”Target=”_ Blank”> relações de longa distância no tempo e no espaço outro parceiro-chave, a sob o capô: uma nova arquitetura para ai geoespacial
As implicações para a empresa são significativas. As empresas envolvidas no monitoramento da cadeia de suprimentos, produção agrícola, planejamento urbano ou conformidade ambiental agora têm uma nova e poderosa ferramenta. A capacidade de rastrear mudanças na resolução de 10 metros globalmente fornece uma base para aplicações que variam desde a verificação de reivindicações de fornecimento sustentável até a otimização de rendimentos agrícolas. A empresa esclareceu que o conjunto de dados”não pode capturar objetos, pessoas ou rostos individuais”. Esta resolução de 10 metros é uma opção de design deliberada, destinada a equilibrar a utilidade com proteção à privacidade.