Google DeepMind представила AlphaEarth Foundations – передовую модель искусственного интеллекта, которая кардинально меняет подход к изучению нашей планеты. Вместо статичного объекта, AlphaEarth рассматривает Землю как постоянно меняющийся и взаимосвязанный набор данных. Модель способна в динамике отслеживать сельскохозяйственные циклы, изменения береговых линий, рост городов, таяние ледников и другие важные параметры, предоставляя беспрецедентную информацию о состоянии планеты.
Глубокое погружение в данные: Цифровые «отпечатки» Земли
AlphaEarth объединяет разрозненные источники информации, такие как спутниковые снимки, данные датчиков и геотегированные статьи Википедии, в единое, всеобъемлющее цифровое представление. В основе функциональности AlphaEarth лежит создание ежегодных 64-мерных «вложений» для каждой ячейки поверхности Земли размером 10 на 10 метров в период с 2017 по 2024 год. Эти вложения, содержащие исходные изображения и сложные взаимосвязи, позволяют сравнивать различные локации и анализировать их изменения во времени, при этом в 16 раз сокращая объем необходимого хранилища данных. Система обрабатывает более 1,4 триллиона вложений в год.
Ожидается, что детальные «снимки» условий поверхности, изменяющихся в течение всего года, окажутся бесценными в областях:
Планетарный анализ: углублённые исследования глобальных процессов и явлений.
Городское планирование: разработка более эффективных и устойчивых городских стратегий.
Отслеживание экосистем: мониторинг состояния и изменений природных систем.
Охрана дикой природы: улучшение методов сохранения биоразнообразия.
Управление рисками лесных пожаров: прогнозирование и предотвращение разрушительных природных бедствий.
Преодоление проблем геопространственного анализа
Разработка AlphaEarth столкнулась с серьёзными трудностями, связанными с разнородностью и хаотичной природой геопространственных данных, а также нерегулярностью и разреженностью спутниковой информации.
Для обеспечения стабильной и точной работы, AlphaEarth потребовала обширной обучающей базы данных. Была создана глобальная выборка изображений, охватывающая более 5 миллионов локаций, полученная из общедоступного каталога Google Earth Engine. Она включала оптические и радиолокационные данные, климатические модели, топографические карты, данные лидаров и измерения напряженности гравитационного поля и температуры поверхности, а также статьи из Википедии с географической привязкой.
Для этого была проведена обработка петабайтов многоисточниковых изображений с разным разрешением и других геопространственных наборов данных, а также преобразования конвейеров данных и инфраструктуры моделирования.
Преимущества AlphaEarth Foundations
Согласно исследованиям, AlphaEarth Foundations стабильно превосходит другие подходы к построению характеристик, демонстрируя в среднем на 23,9% меньше ошибок, чем конкурирующие подходы. Модель также демонстрирует высокую эффективность в классификации данных, успешно классифицируя 87 категорий сельскохозяйственных культур и типов почвенно-растительного покрова, используя всего около 150 примеров на класс. Это достигается благодаря использованию техники стратифицированной выборки при обучении, обеспечивающей репрезентативность различных географических регионов и экосистем.
Единая платформа для наук о Земле
AlphaEarth Foundations выполняет роль фундамента, поддерживая широкий спектр специализированных моделей и анализов. Набор данных со «вложениями» спутниковых данных доступен в каталоге данных Earth Engine и предоставляется бесплатно для некоммерческого использования.
В настоящее время несколько университетов и Продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН уже активно используют «вложения» в своих исследованиях и проектах. Помимо исследовательских целей, интеграция AlphaEarth с платформой пространственной аналитики CARTO предоставляет доступ к модели страховым компаниям, телекоммуникационным компаниям и другим пользователям.
AlphaEarth Foundations открывает новые возможности для понимания и решения самых насущных проблем, стоящих перед нашей планетой.
