Un nuovo modello di intelligenza artificiale in grado di mappare il mondo “dettagli senza precedenti” consente agli scienziati di avere una visione più precisa e in tempo reale del nostro pianeta in evoluzione
Il sistema può combinare molti dati di osservazione e può essere utilizzato per tracciare i cambiamenti climatici e altri problemi ambientali.
Lanciato da Google Dipmind, AI Research Laboratory sul motore di ricerca, le basi alfabetiche, usando i dati di osservazione della Terra sul terreno del terreno del pianeta e delle acque costiere, usando i dati di osservazione terrestre in una dichiarazione in una dichiarazione.
Pettabite è un’unità di archiviazione dei dati che è 1000 tirabete (TB) o circa un milione di GB (GB) o equivalente a circa 20.000 disco a raggi blu.
“Questa svolta scienziata consente di fare qualcosa che era impossibile da fare finora a creare una mappa dettagliata e coerente nel nostro mondo, alte”, ha detto Dipmind.
“Stanno monitorando la salute del raccolto, monitorando le foreste o monitorando nuove costruzioni, non devono più fare affidamento su un singolo satellite che passa sovraccarico. Ora hanno un nuovo tipo di base per i dati geopaciali.”
Google DipMind
La Fondazione Alphabet fornisce “un’immagine più completa e coerente” dell’evoluzione della Terra, che consente ai ricercatori di fare più informato sulla sicurezza alimentare, sul degrado delle foreste, nell’espansione della città, nelle risorse idriche e altri problemi critici.
Il nuovo sistema di mappatura si comporta in pratica come “un satellite virtuale”, spiega il dipmind. Integra la quantità di dati ottenuti da dozzine di fonti pubbliche, tra cui immagini satellitari ottiche, radar, mappatura laser 3D e simulazioni climatiche, integra una “presentazione digitale unificata” o “incorporamento” che può essere facilmente elaborato dal sistema informatico.
Il nuovo modello AI analizza la terra e l’acqua costiera di tutto il mondo in quadrati 10×10 metri, consentendo qualsiasi modifica per osservare qualsiasi cambiamento con incredibile precisione nel tempo. La principale innovazione del sistema è la capacità di creare “estremamente più compatto” per ogni quadrato.
Depmind ha spiegato: “Queste convocazioni richiedono 16 volte meno spazio di archiviazione rispetto ad altri sistemi di intelligenza artificiale che abbiamo testato e riduce drasticamente il costo dell’analisi della scala del pianeta” “
La base dell’alfabeto era costantemente la più accurata quando si accumulava contro i tradizionali metodi pratici e altri sistemi di mappatura dell’intelligenza artificiale. Ha acquisito competenze in diverse attività in momenti diversi durante diversi periodi, dall’identificazione dell’uso del terreno alle caratteristiche di superficie.
“Seriamente, lo ha raggiunto nella scena quando i dati dell’etichetta erano molto bassi, ha dimostrato” Note di profondità “.
Secondo i dettagli del nuovo sistema, un sondaggio ha rilevato che in media è stato trovato il tasso di circa il 24 percento in meno rispetto agli altri modelli testati dalla Fondazione Alphabet.
La piattaforma di analisi geopatiale basata su cloud di DipMind ha anche rilasciato una raccolta di Embeddes annuali dalla Fondazione Alphabet come set di dati di incorporamento satellitare su Google Earth Engine. Il laboratorio di ricerca afferma che i dati sono “il più grande dei suoi più grandi, il più grande, il più grande delle trilioni che incorporano impronte all’anno”.
“Nell’ultimo anno abbiamo lavorato con più di 50 aziende per testare questo dati nelle loro applicazioni del mondo reale”, ha affermato DipMind.
Numerose aziende in tutto il mondo, tra cui l’Organizzazione delle Nazioni Unite per l’alimentazione e l’agricoltura, Harvard Forest, Group on Earth Observation, Mapbiomas, Oregon State University, Special Informatics Group e Stanford University, stanno già utilizzando questo set di dati per creare mappe personalizzate dettagliate.
“Man mano che sono state introdotte le nuove piattaforme di misura, altre sono state cancellate e la raccolta di dati accelerata si sposta in avanti, riteniamo che sia importante sostenere gli scienziati e i professionisti applicabili che effettuano approfondimenti sui nostri pianeti”, hanno affermato i ricercatori.
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Riferimento
Brown, CF, MR, MR, Pascoarella, Viz, Rakkolies, WJ, Samsikova, M., Jang, C., Shelhamar, E. Guinea, O., Moore, R., Bowkouvas, A. e Kohli, P. (2025). Alfyeth Foundation: un modello di campo incorporato per la mappatura globale corretta e qualificata dai dati dell’etichetta SpursL’Alexive. https://arxiv.org/abs/2507.22291
