Google DeepMind afferma che la sua nuova intelligenza artificiale può abbinare l’intero pianeta con una precisione senza precedenti

Google DeepMind Oggi, il modo in cui le organizzazioni analizzano la superficie della Terra hanno annunciato un sistema di intelligenza artificiale che potenzialmente ha rivoluzionato il monitoraggio ambientale e la gestione delle risorse per governi, gruppi di protezione e aziende di tutto il mondo.

Il sistema è stato cercato Fondazioni di alphaearthSi occupa di una difficoltà critica che ha disturbato l’osservazione mondiale per decenni: dare un senso alla schiacciante inondazione di dati satellitari che scorre verso il basso dallo spazio. Ogni giorno, i satelliti catturano i terabyte di immagini e misurazioni, ma questi diversi cluster di dati sono difficili da connettersi all’azione che può essere messo in azione.

“Le fondazioni di Alphaearth funzionano come un satellite virtuale”, scrive il team di ricerca Il loro giornale. “Integrando i dati di osservazione mondiale in una rappresentazione digitale combinata, caratterizza tutte le terre terrestri e le acque costiere del pianeta correttamente ed efficiente.”

Il sistema AI riduce i tassi di errore del 23,9% rispetto agli approcci esistenti, mentre richiede uno spazio di archiviazione 16 volte inferiore rispetto ad altri sistemi AI. Questa combinazione di accuratezza e produttività può ridurre significativamente il costo dell’analisi ambientale di scala planetaria.

In che modo l’intelligenza artificiale comprende i dati satellitari nell’intelligenza gestita?

Com’è l’innovazione di base Fondazioni di alphaearth Processi. Invece di affrontare ciascuna immagine satellitare come una parte di dati separata, il sistema crea ciò che i ricercatori chiamano “Earth-and Summea le caratteristiche di base della superficie mondiale in 10 metri di quadrati.

Il team di ricerca spiega: “L’innovazione di base del sistema è la capacità di creare un riepilogo molto compatto per ogni quadrato”, spiega. “Questi riassunti richiedono uno spazio di archiviazione 16 volte inferiore a quello prodotto da altri sistemi AI che abbiamo testato e riduce in modo significativo il costo dell’analisi planetaria.”

Questo dettaglio di compressione non sacrifica. Il sistema protegge che i ricercatori definiscono la sensibilità “acuto, 10 × 10 metri” mentre monitorano le variazioni nel tempo. Per il contesto, questa soluzione consente alle organizzazioni di monitorare singoli blocchi di città, piccole aree agricole o patch forestali, fondamentali per le applicazioni che variano dalla pianificazione urbana alla protezione.

I ricercatori brasiliani usano il sistema per monitorare il forestismo amazzonico quasi in tempo reale

Più di 50 sistemi istituzionali hanno testato il sistema nell’ultimo anno e i primi risultati mostrano che il potenziale trasformativo in più settori.

In Brasile, Mappa Amazon utilizza la tecnologia per comprendere i cambiamenti agricoli e ambientali in tutto il paese, comprese le foreste pluviali. Tasso Azevedo, il fondatore di Mapbiomas, ha dichiarato in una dichiarazione, ha dichiarato: “Il cluster di dati di sepoltura satellitare può trasformare il modo in cui il nostro team lavora”. “Ora abbiamo nuove opzioni per rendere le mappe per produrre più accurate, precise e veloci – qualcosa che non abbiamo mai fatto prima.”

. Global Ecosystems Atlas Initiative Utilizza il sistema per creare quella che chiama la prima fonte completa per mappare gli ecosistemi del mondo. Il progetto aiuta i paesi a classificare aree non interessate in categorie come giocatori costieri e deserti iper-kurak.

“Il cluster di dati di sepoltura satellitare si sta rivoluzionando nel nostro lavoro aiutando i paesi a mappare improbabili ecosistemi – questo è molto importante per determinare dove concentrarsi sugli sforzi di protezione, n

Il sistema risolve il problema più grande delle immagini satellitari: nuvole e dati mancanti

. Articolo di ricerca Rivela ingegneria sofisticata dietro queste abilità. Nozioni di base di Alphaearth, immagini satellitari ottiche, radar, mappatura laser 3D, simulazioni climatiche e altri processi da più fonti.

Ciò che distingue il sistema come tecnico è l’elaborazione del tempo. Surş per quanto ne sappiamo, AEEF è il primo approccio delle caratteristiche EO per il tempo di supporto, afferma AEEF. Ciò significa che il sistema può creare le mappe giuste per qualsiasi intervallo di date e che anche un ambito di interpolazione o satellite diretta tra le osservazioni può estropolare.

La “sensibilità al tempo dello spazio” o l’architettura modello, chiamata STP, mantiene le elevate impressioni localizzate allo stesso tempo mentre si modella le relazioni a lungo termine nel tempo e nello spazio. Ciò consente sfide diffuse come la copertura nuvolosa che spesso nascondono immagini satellitari nelle aree tropicali.

Perché le aziende ora possono mappare grandi aree senza costosi sondaggi a terra?

Le basi di Alphaearth per le decisioni aziendali e tecniche nel governo possono sostanzialmente cambiare gli approcci delle organizzazioni all’intelligenza geografica.

Il sistema è particolarmente eccellente nei casi in cui le informazioni reali del tempo sono limitate. Ciò si occupa di una sfida fondamentale nell’osservazione mondiale: mentre i satelliti forniscono portata globale, la verifica in loco è costosa e logisticamente impegnativa.

“Le mappe di alta qualità dipendono da dati etichettati di alta qualità, ma quando si lavora su scale globali, dovrebbe essere aperto un equilibrio tra sensibilità di misurazione e portata spaziale”. La capacità di prevedere accuratamente le basi di Alphaearth da osservazioni a terra limitate può ridurre significativamente il costo della creazione di mappe dettagliate per ampie aree.

La ricerca si comporta fortemente in varie applicazioni, dal tipo di classificazione delle colture alla stima dei tassi di evaporazione. In un test particolarmente impegnativo contenente evapotraspirazione – il processo di trasferimento di acqua dalla terra all’atmosfera – le fondazioni di alfaearth hanno raggiunto 0,58 r², mentre tutti gli altri metodi testati hanno prodotto valori negativi, che hanno ottenuto peggiori peggio che prevedere la media.

Sistemi di vigili del fuoco di Google, meteo e foresta

L’annuncio ha posto Google in prima linea in quello che dice la società “Google Earth AI” -Una raccolta di modelli geo -spaziali progettati per far fronte alle sfide planetarie. Ciò include previsioni meteorologiche, stime di alluvione e sistemi di rilevamento del fuoco forestali che sono già stati utilizzati da milioni di mappe di Google.

Ricerca su Google del vicepresidente della ricerca su Google Yossi Matias e Geo, VP & GM, Chris Phillips, questa mattina in un post sul blog pubblicato questa mattina, “Abbiamo costruito potenti modelli di intelligenza artificiale per risolvere i problemi del mondo reale per anni”. “Questi modelli sono già utilizzati da Google Earth, Google Maps Platform e Google Cloud Platform.”

Versione, Set di dati satellitari BurgUna delle sue specie più grandi con oltre 1,4 trilioni di impronte gratuite all’anno ” Google Earth Engine. Questo set di dati include immagini istantanee annuali dal 2017 al 2024 e fornisce un contesto storico per monitorare i cambiamenti ambientali.

La risoluzione di 10 metri mantiene la privacy durante l’attivazione del monitoraggio ambientale

Google sottolinea che il sistema funziona a una risoluzione progettata per il monitoraggio ambientale anziché per il monitoraggio individuale. “Il set di dati non può catturare singoli oggetti, persone o volti ed è una rappresentazione di risorse di dati pubblici come i satelliti meteorologici”, spiega la società.

La risoluzione di 10 metri, sebbene per lo più sensibile alla maggior parte delle implementazioni ambientali, limita deliberatamente la capacità di identificare le singole strutture o le attività, questo equilibra il beneficio con la protezione della riservatezza.

Un nuovo periodo di intelligence planetaria sta arrivando tramite Google Earth Engine

L’esistenza di Alphaearth Foundations Google Earth Engine Il mondo sofisticato può democratizzare l’accesso alle capacità di osservazione. In precedenza, la creazione di mappe dettagliate di grandi aree richiedeva fonti di calcolo e competenze significative. Ora, le organizzazioni possono beneficiare di aggiunte pre -calcolate per creare rapidamente mappe speciali.

“Questa svolta consente agli scienziati di fare qualcosa di impossibile da fare: creare mappe dettagliate e coerenti del nostro mondo è facoltativa”, afferma il team di ricerca. “Sia che guardino la loro salute, guardano o osservano nuove costruzioni, non devono più fare affidamento su un singolo carico aggiuntivo satellitare.”

La tecnologia offre nuove possibilità per la decisione orientata ai dati per le aziende che partecipano al monitoraggio della catena di approvvigionamento, alla produzione agricola, alla pianificazione urbana o alla conformità ambientale. Con gli aggiornamenti annuali, la capacità di monitorare i cambiamenti in una risoluzione a livello globale di 10 metri fornisce una base per le applicazioni che variano dalla conferma delle richieste di risorse sostenibili per l’ottimizzazione dell’efficienza agricola.

. Set di dati satellitari Burg ora disponibile Google Earth EngineLe fondazioni di Alphaearth continuano a svilupparsi come parte del più ampio tentativo di AI di Google. Come afferma un ricercatore durante il briefing stampa, la questione delle organizzazioni non aveva più bisogno di intelligence su scala planetaria o meno che possono operare senza.