DeepMind выпускает высокоточную модель карты Земли, созданную с помощью ИИ
Новая модель запускается в рамках инициативы компании Google Earth AI, которая представляет собой набор геопространственных моделей ИИ и наборов данных. Она поможет исследователям, предприятиям и организациям решать реальные проблемы, с которыми сталкивается сегодня мир.
AlphaEarth работает как «виртуальный спутник», способный точно и эффективно отображать всю сушу и прибрежные воды планеты в цифровом представлении, называемом «встраиванием». Затем это цифровое представление могут обрабатывать алгоритмы машинного обучения и ИИ.
«Модель может предоставлять ученым более полную и последовательную картину эволюции нашей планеты, помогая им принимать более обоснованные решения по таким важнейшим вопросам, как продовольственная безопасность, вырубка лесов, расширение городов и водные ресурсы», — заявила команда AlphaEarth.
По данным DeepMind, новая модель ИИ собирает огромные объёмы информации из десятков общедоступных источников, включая оптические спутниковые снимки, данные радаров, трёхмерное лазерное картирование и моделирование климата. Информация собирается в квадраты размером 10 на 10 метров. Это позволяет модели отслеживать изменения с высокой точностью.
AlphaEarth сжимает информацию, генерируя сводки, занимающие в 16 раз меньше места, чем традиционные системы искусственного интеллекта, что снижает затраты на анализ в планетарном масштабе. В ходе испытаний DeepMind заявила, что AlphaEarth показала на 24% более низкий уровень ошибок по сравнению с другими моделями.
Компания уже создала мощный набор данных под названием Satellite Embedding для практического использования в Google Earth Engine. Запущенный 15 лет назад Google Earth Engine представляет собой многопетабайтный каталог спутниковых снимков и геопространственных данных Google. Набор данных Satellite Embedding является одним из крупнейших в своем роде, с более чем 1,4 триллиона отпечатков спутниковых изображений, создаваемых ежегодно. DeepMind заявила, что этот набор данных уже используется организациями по всему миру, включая Продовольственную и сельскохозяйственную организацию ООН, Гарвардский университет лесного хозяйства, Группу по наблюдению за Землей, проект MapBiomas, Университет штата Орегон, Группу пространственной информатики и Стэнфордский университет.
«Набор данных Satellite Embedding производит революцию в нашей работе, помогая странам картировать неизведанные экосистемы. Это крайне важно для определения того, на чем следует сосредоточить усилия по охране природы», — сказал Ник Мюррей, директор Лаборатории глобальной экологии Университета Джеймса Кука и руководитель глобального научного направления Глобального атласа экосистем.
Компания DeepMind заявила, что новая модель позволяет большему числу учёных, исследователей и правительств делать то, что раньше было невозможно: создавать согласованные, подробные карты мира по запросу без использования спутников. Благодаря ежегодному отслеживанию исследователи могут легче проводить долгосрочные сравнения по регионам и по времени.
