Google njofton Google Earth AI: Alphaearth AI i ri i DeepMind harton planetin në detaje të paparë

Google DeepMind ka zbuluar themelet e Alphaearth, një sistem i përparimit AI që krijon harta shumë të hollësishme të të gjithë planetit. Njoftuar sot, sistemi trajton një sfidë kryesore për shkencëtarët dhe qeveritë: si të përpunojmë përmbytjen dërrmuese të të dhënave satelitore ditore. Ky mjet i fuqishëm ndihmon organizatat të ndjekin shpyllëzimin, të menaxhojnë burimet ujore dhe të monitorojnë ndryshimet mjedisore me shpejtësi dhe saktësi më të madhe. Të dhënat që rezultojnë tani janë në dispozicion të studiuesve përmes Google Earth Motor . src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/07/google-earth-ai-alphaearth.webp”>

nga mbingarkesa e të dhënave deri në inteligjencën e veprueshme

për dekada, një paradoks themelor”ka pllakosur në tokë. Ndërsa satelitët kapin një pamje në kohë gati-reale të planetit tonë, vëllimi i plotë dhe kompleksiteti i këtyre të dhënave kanë krijuar një sfidë të re: lidhja e të dhënave të ndryshme në inteligjencën vepruese ka mbetur i vështirë në mënyrë frustruese. Modeli AI funksionon si një”satelit virtual”, sipas ekipi i hulumtimit .”Themelet alfaearth funksionojnë si një satelit virtual. Ai karakterizon me saktësi dhe me efikasitet të tërë tokës tokësore dhe ujërave bregdetare të planetit duke integruar sasi të mëdha të të dhënave të vëzhgimit të Tokës në një përfaqësim dixhital të unifikuar.”

Kjo shënon një zhvendosje të rëndësishme nga metodat tradicionale. Në vend që të trajtoni çdo imazh satelitor si një pjesë të veçantë të të dhënave, sistemi i endet së bashku në një model dixhital të unifikuar që sistemet kompjuterike mund të përpunojnë lehtësisht, duke siguruar një më shumë 16 herë më pak hapësirë ruajtjeje . Kjo ulje dramatike e të dhënave të sipërme është thelbësore për tejkalimin e pengesave të zakonshme si mbulesa e cloud dhe ul koston e analizës në shkallë planetare. Si

Kjo qasje shumë-modale jep rezultate superiore në detyra komplekse shkencore. Për shembull, në një test sfidues për të vlerësuar avullimin e avullimit-procesi i transferimit të ujit nga toka në atmosferë-themelet e alfaearth arritën një rezultat të fortë pozitiv. In contrast, all other methods tested performed worse than simply guessing the average, underscoring the new model’s advanced capabilities in biophysical variable estimation.

Nën kapuç: Një arkitekturë e re për AI gjeohapësinore

Ajo që e veçon sistemin teknikisht është trajtimi i tij i sofistikuar i kohës. Arkitektura e modelit, e quajtur”precizion i kohës së hapësirës”ose STP, është Kjo përfaqëson një risi themelore arkitektonike për AI gjeohapësinore. Mund të ndërhyjë midis vëzhgimeve ekzistuese satelitore për të mbushur boshllëqet ose edhe ekstrapolimin në periudha pa mbulim të drejtpërdrejtë. Kjo lejon në mënyrë efektive modelin të”shohë”përmes mbulesës së vazhdueshme të reve, një problem famëkeq në rajonet tropikale që shpesh i bëjnë të dhënat e tjera satelitore të papërdorshme. href=”https://venturbeat.com/ai/google-deepmind-says-its-new-ai-can-map-the-entire-planet-with-inprecedent-accuracy/”target=”_ bosh”> marrëdhënie me distanca të gjata në të gjithë kohën dhe hapësirën . Ky fokus i dyfishtë i lejon asaj të kuptojë kontekstin e një pikseli të vetëm me 10 metra në lidhje me mjedisin e tij më të gjerë dhe evolucionin e tij gjatë javëve, muajve ose viteve. Kjo do të thotë që çdo vektor i ngulitjes përfshin sinjale sezonale, si fenologjia e bena ose mbulesa e borës dhe tjetër brenda vitit. Seamless, grupi i gatshëm për analiza të gatshëm që eliminon nevojën që shkencëtarët të kryejnë detyra komplekse të përpunimit si korrigjim atmosferik ose maskimin e reve. Në vend që të shpenzojnë kohë dhe të llogaritni të dhënat e grindjes së energjisë, studiuesit mund të përqendrohen drejtpërdrejt në analizën dhe gjenerimin e pasqyrave. Partneritetet përfshijnë grupet e ruajtjes, institucionet akademike dhe organet ndërkombëtare, duke përfshirë Kombet e Bashkuara’ organizatë ushqimore dhe bujqësore , Harvard Forest , dhe Universiteti Stanford . Target=”_ bosh”> Mapbiomas është duke përdorur bazën e të dhënave për të kuptuar më thellë ndryshimet bujqësore dhe mjedisore në të gjithë vendin. Kjo punë është thelbësore për informimin e strategjive të ruajtjes dhe nismave të zhvillimit të qëndrueshëm në ekosistemet jetësore si Rainforest Amazon. Tasso Azevedo, themeluesi i Mapbiomas, nxori në pah ndikimin e menjëhershëm, duke thënë,”Data e të dhënave të ngulitjes satelitore mund të transformojë mënyrën se si funksionon ekipi ynë-ne tani kemi mundësi të reja për të bërë hartat që janë më të sakta, të sakta dhe të shpejta për të prodhuar-diçka që nuk do të kishim qenë kurrë në gjendje ta bënim më parë.”href=”http://www.globalecosystemsatlas.org/”target=”_ bosh”> iniciativa e ekosistemeve globale , po shfrytëzon teknologjinë për të krijuar burimin e parë gjithëpërfshirës për hartëzimin dhe monitorimin e ekosistemeve në botë. Ky projekt po i ndihmon vendet të klasifikojnë rajone të paplotësuara më parë në kategori specifike, të tilla si shrublands bregdetare dhe shkretëtira hiper-kruarje . Nick Murray, drejtor i Laboratorit të Ekologjisë Global të Universitetit James Cook dhe Shkencës Global të Nismës, theksoi rëndësinë e projektit.”Të dhënat e ngulitjes satelitore po revolucionarizojnë punën tonë duke ndihmuar vendet të hartojnë ekosistemet e paeksploruara-kjo është thelbësore për të shënuar se ku të përqendrohen përpjekjet e tyre të ruajtjes,”tha ai. href=”https://blog.google/technology/ai/google-earth-ai/”target=”_ bosh”>”Google Earth AI,” Një koleksion i modeleve dhe të dhënave gjeohapësinore të dizajnuara për të trajtuar nevojat më kritike të planetit. Kjo iniciativë zgjerohet në vitet e ndërtimit të punës së sistemeve të AI për problemet e botës reale. Në një postim të përbashkët në blog, drejtuesit e Google Yossi Matias dhe Chris Phillips shkruan,”Këto modele tashmë karakteristika të energjisë të përdorura nga miliona, si alarmet e përmbytjes dhe zjarrit të egër në kërkim dhe hartat; ato gjithashtu ofrojnë njohuri të veprueshme përmes Google Earth, platformës Google Maps dhe platformës Google Cloud.”href=”https://developers.google.com/earth-engine/dataSets/catalog/google_satellite_embedding_v1_annual”target=”_ bosh”> të dhëna të ngulitjes satelitore , e cila tani është në dispozicion përmes Google Earth Engine. I përshkruar si një nga më të mëdhenjtë në llojin e tij me mbi 1.4 trilion gjurmë të ngulitura në vit, të dhënat sigurojnë fotografi vjetore nga 2017 deri në vitin 2024, duke ofruar një kontekst të pasur historik për ndjekjen e ndërrimeve mjedisore me kalimin e kohës. Më parë, krijimi i hartave të tilla të hollësishme kërkonte burime të rëndësishme llogaritëse dhe ekspertizë të thellë. Ekipi i hulumtimit beson se ky është një moment kryesor për komunitetin shkencor.”Kjo përparim u mundëson shkencëtarëve të bëjnë diçka që ishte e pamundur deri më tani: krijoni harta të hollësishme, të qëndrueshme të botës sonë, sipas kërkesës,”shkruajnë ata.

Implikimet për ndërmarrjen janë të rëndësishme. Bizneset e përfshira në monitorimin e zinxhirit të furnizimit, prodhimin bujqësor, planifikimin urban ose pajtueshmërinë e mjedisit tani kanë një mjet të ri të fuqishëm. Aftësia për të ndjekur ndryshimet në rezolutën 10 metra globalisht siguron një themel për aplikime që variojnë nga verifikimi i pretendimeve të qëndrueshme për ndihmuese deri tek optimizimi i rendimenteve bujqësore. Kompania sqaroi se të dhënat”nuk mund të kapin objekte individuale, njerëz ose fytyra”. Kjo rezolucion prej 10 metrash është një zgjedhje e qëllimshme e projektimit, e destinuar për të balancuar shërbimet me mbrojtjen e intimitetit.