Google Deepmind ha presentado fundamentos de AlphaEarth, un sistema de IA innovador que crea mapas muy detallados de todo el planeta. Anunciado hoy, el sistema aborda un desafío clave para los científicos y los gobiernos: cómo procesar la abrumadora inundación de datos satelitales diarios.
funciona fusionando la información de múltiples fuentes, como las imágenes ópticas y el radar, en una sola vista digital unificada. Esta poderosa herramienta ayuda a las organizaciones a rastrear la deforestación, administrar los recursos hídricos y monitorear los cambios ambientales con mayor velocidad y precisión.
El objetivo es hacer que el análisis de escala planetaria sea más barata y más accesible, transformando la forma en que entendemos nuestro mundo desde el espacio. El conjunto de datos resultante ahora está disponible para los investigadores a través de Google Earth Engine .
de sobrecarga de datos a inteligencia accionable
Durante las décadas, una paradax fundamental ha atrapado la observación de la tierra. Si bien los satélites capturan una visión de nuestro planeta en tiempo casi real, el volumen y la complejidad de estos datos han creado un nuevo desafío: conectar conjuntos de datos dispares en inteligencia procesable ha sido frustrantemente difícil. El modelo AI funciona como un”satélite virtual”, según el equipo de investigación .”Alfaearth Foundations funciona como un satélite virtual. Se caracteriza de manera precisa y eficiente toda la tierra terrestre y las aguas costeras del planeta al integrar grandes cantidades de datos de observación de la Tierra en una representación digital unificada”.
Esto marca un cambio significativo de los métodos tradicionales. En lugar de tratar cada imagen satelital como una pieza separada de datos, el sistema los entrelazará en un modelo digital unificado que los sistemas informáticos pueden procesar fácilmente, proporcionando un más 16 veces menos espacio de almacenamiento . Esta reducción dramática en la sobrecarga de datos es crucial para superar los obstáculos comunes como la cobertura de la nube y reduce el costo del análisis a escala planetaria.
Quizás lo más significativo, el sistema sobresale en”regímenes de datos escasos”, situaciones donde la verificación en el suelo es limitada. Como .
Under the Hood: una nueva arquitectura para la IA geoespacial
lo que distingue técnicamente el sistema es su manejo sofisticado del tiempo. La arquitectura modelo, denominada”precisión de tiempo espacial”o stp, es Primer enfoque de observación de la tierra para el tiempo de apoyo de la tierra. Esto representa una innovación arquitectónica fundamental para la IA geoespacial.
Esta capacidad única significa que el sistema puede generar mapas precisos para cualquier rango de fechas específico bajo demanda. Puede interpolar entre las observaciones satelitales existentes para llenar los vacíos o incluso extrapolar en períodos sin cobertura directa. Esto efectivamente permite que el modelo”vea”a través de la cobertura de nubes persistente, un problema notorio en las regiones tropicales que a menudo hace que otros conjuntos de datos satelitales inutilizables. href=”https://venturebeat.com/ai/google-deepmind-says-its-new-ai-can-map-the-entire-planet-with-unprecedentent-accuracy/”target=”_ en blanco”> relaciones de larga distancia en tiempo y espacio . Este doble enfoque le permite comprender el contexto de un solo píxel de 10 metros en relación con su entorno más amplio y su evolución durante semanas, meses o años.
tratando las imágenes satelitales de una ubicación a lo largo del tiempo como si fueran marcos en un video, el modelo aprende a producir incrustaciones que capturan el contexto espacial y conservan las tracyectorias temporales. Esto significa que cada vector de incrustación incluye señales estacionales, como Vegetation Phenology o Snow Cover , y otros cambios de año. Conjunto de características perfectas y listas para el análisis que elimina la necesidad de que los científicos realicen tareas de preprocesamiento complejas como la corrección atmosférica o el enmascaramiento de la nube. En lugar de pasar el tiempo y calcular los datos de la lucha de energía, los investigadores pueden centrarse directamente en el análisis y la generación de ideas.
Los primeros usuarios rastrean la deforestación y los ecosistemas de mapas
Durante el año pasado, Google ha estado trabajando con más de 50 organizaciones a fundaciones de testimonio en las fundaciones de testimonio en las aplicaciones de referencia, y los primeros resultados de los primeros resultados. Las asociaciones abarcan grupos de conservación, instituciones académicas y organismos internacionales, incluidos las Naciones Unidas” Organización de alimentos y agricultura , Universidad de Stanford .
en Brasil, el grupo de tecnología de conservación
otro socio clave, el La iniciativa global de los ecosistemas está aprovechando la tecnología para crear el primer recurso integral para mapear y monitorear los ecosistemas mundiales. Este proyecto está ayudando a los países a clasificar las regiones previamente no asignadas en categorías específicas, como Coastal Shrublucands y Deserts hiperáridos . Este”primero de su tipo de recurso”juega un papel crucial en ayudar a las naciones a priorizar mejor las áreas de conservación, optimizar los esfuerzos de restauración y combatir la pérdida global de la biodiversidad. Nick Murray, director del Laboratorio de Ecología Global de la Universidad James Cook y el líder de la Iniciativa de la Iniciativa de la Iniciativa Global de la Universidad, enfatizó la importancia del proyecto.”El conjunto de datos de incrustación de satélite está revolucionando nuestro trabajo ayudando a los países a mapear ecosistemas desconocidos: esto es crucial para identificar dónde enfocar sus esfuerzos de conservación”, dijo. href=”https://blog.google/technology/ai/google-earth-ai/”target=”_ en blanco”>”Google Earth Ai”,
al hacer que estas incorporaciones precomputas estén disponibles, Google, Google a Google a la orientación a los accesorios a las capacidades de observación de la tierra sofisticada. Anteriormente, la creación de mapas detallados requería recursos computacionales significativos y una profunda experiencia. El equipo de investigación cree que este es un momento crucial para la comunidad científica.”Este avance permite a los científicos hacer algo que era imposible hasta ahora: crear mapas detallados y consistentes de nuestro mundo, bajo demanda”, escriben.
Las implicaciones para la empresa son significativas. Las empresas involucradas en el monitoreo de la cadena de suministro, la producción agrícola, la planificación urbana o el cumplimiento ambiental ahora tienen una nueva herramienta poderosa. La capacidad de rastrear los cambios a la resolución de 10 metros a nivel mundial proporciona una base para aplicaciones que van desde la verificación de los reclamos de abastecimiento sostenible hasta optimizar los rendimientos agrícolas.
A lo largo del anuncio, Google enfatizó que el sistema opera a una resolución diseñada para el monitoreo ambiental, no el seguimiento individual. La compañía aclaró que el conjunto de datos”no puede capturar objetos individuales, personas o caras”. Esta resolución de 10 metros es una opción de diseño deliberada, destinada a equilibrar la utilidad con protección de la privacidad.
