Хотите более умное понимание в вашем почтовом ящике? Подпишитесь на наши еженедельные информационные бюллетени, чтобы получить только то, что имеет значение для искусственного интеллекта предприятия, данных и лидеров безопасности. Подписаться сейчас
Google DeepMind объявил сегодня о прорывной системе искусственного интеллекта, которая трансформирует то, как организации анализируют поверхность Земли, потенциально революционизируя экологический мониторинг и управление ресурсами для правительств, охраны природы и предприятий по всему миру.
Система, называемая основы Alphaearth, решает критическую проблему, которая мучила наблюдение за землей на протяжении десятилетий: осмысление подавляющего наводнения спутниковых данных, передавающихся из космоса. Каждый день спутники захватывают терабайты изображений и измерений, но соединение этих разрозненных наборов данных с действующим интеллектом оставалось разочаровывающим.
«Фонды Alphaearth функционируют как виртуальный спутник», — пишет исследовательская группа в своей статье. «Он точно и эффективно характеризует всю наземную и прибрежную воду планеты, интегрируя огромные объемы данных наблюдения Земли в единое цифровое представление».
Система ИИ снижает частоту ошибок примерно на 23,9% по сравнению с существующими подходами, в то же время требуя в 16 раз меньше места для хранения, чем другие системы ИИ. Эта комбинация точности и эффективности может значительно снизить стоимость экологического анализа планетарного масштаба.
Как ИИ сжимает петабайты спутниковых данных в управляемый интеллект
Основным инновацией является то, как альфа -энтузиажная фонда обрабатывает информацию. Вместо того, чтобы рассматривать каждое спутниковое изображение как отдельную часть данных, система создает то, что исследователи называют «полями встраивания»-высоко сжатые цифровые резюме, которые отражают основные характеристики поверхности Земли на 10-метровых квадратах.
«Ключевым инновацией системы является ее способность создавать очень компактную резюме для каждого квадрата», — объясняет исследовательская группа. «Эти резюме требуют в 16 раз меньше места для хранения, чем те, которые производились другими системами искусственного интеллекта, которые мы протестировали, и значительно снижает стоимость анализа планетарного масштаба».
Это сжатие не жертвует деталями. Система поддерживает то, что исследователи описывают как «четкую точность 10 × 10 метров» при отслеживании изменений с течением времени. Для контекста это разрешение позволяет организациям контролировать отдельные городские блоки, небольшие сельскохозяйственные площадки или участки леса — критически важные для применений, начиная от городского планирования до сохранения.
Бразильские исследователи используют систему для отслеживания обезлесения Amazon вблизи в режиме реального времени
В течение прошлого года более 50 организаций тестировали систему, причем ранние результаты предполагают преобразующий потенциал в разных секторах.
В Бразилии MapBiomas использует технологию для понимания сельскохозяйственных и экологических изменений по всей стране, в том числе в тропическом лесу Amazon. «Спутниковой набор данных может преобразовать то, как работает наша команда», — заявил Тассо Азеведо, основатель MapBiomas, Тассо Азеведо. «Теперь у нас есть новые варианты для создания карт, которые являются более точными, точными и быстрыми для производства — то, что мы бы никогда не могли делать раньше».
В Global Ecosystems Atlas Initiative использует систему для создания того, что она называет первым комплексным ресурсом для картирования экосистем мира. Проект помогает странам классифицировать неизменные регионы по таким категориям, как прибрежные кустарники и гипер-природные пустыни-важная информация для планирования сохранения.
«Набор данных по встроению спутников революционизирует нашу работу, помогая странам карту не нанесенные экосистемы — это важно для определения того, где сосредоточить свои усилия по сохранению», — сказал Ник Мюррей, директор Глобальной лаборатории экологии Университета Джеймса Кука и глобальных научных наук о глобальных экосистемах.
Система решает самую большую проблему спутниковых изображений: облака и отсутствующие данные
Исследовательская работа раскрывает сложную инженерию этих возможностей. Основные основы Alphaearth обрабатывают данные из нескольких источников — оптические спутниковые изображения, радар, 3D -лазерное картирование, моделирование климата и многое другое — сплетать их вместе в когерентную картину поверхности Земли.
Технически выделяет систему, так это ее обработка времени. «Насколько нам известно, AEF является первым подходом EO для поддержки непрерывного времени», — отмечают исследователи. Это означает, что система может создавать точные карты для любого конкретного диапазона дат, даже интерполируя между наблюдениями или экстраполяцию в периоды без прямого охвата спутника.
Архитектура модели, получившая название «Точность пространственного времени» или STP, одновременно поддерживает высоко локализованные представления при моделировании отношений на большие расстояния во времени и пространстве. Это позволяет преодолевать общие проблемы, такие как облачный покров, который часто скрывает спутниковые образы в тропических регионах.
Почему предприятия теперь могут отображать обширные зоны без дорогих наземных опросов
Для технических лиц, принимающих решения в предприятиях и правительстве, фонды альфа-карты могут принципиально изменить то, как организации подходят к геопространственному интеллекту.
Система особенно превосходит в «редких режимах данных»-ситуациях, когда информация о земле истине ограничена. Это решает фундаментальную проблему в наблюдении за Землей: в то время как спутники обеспечивают глобальное покрытие, проверка на земле остается дорогой и логистически сложной.
«Высококачественные карты зависят от высококачественных маркированных данных, но при работе в глобальных масштабах необходимо соблюдать баланс между точностью измерения и пространственным охватом»,-отмечает исследовательская статья. Способность Alphaearth Foundations точное экстраполяцию из ограниченных наблюдений за землей может значительно снизить стоимость создания подробных карт для больших площадей.
Исследование демонстрирует сильную производительность в разных приложениях, от классификации типа сельскохозяйственных культур до оценки скорости испарения. В одном особенно сложном тесте, включающем эвапотранспирацию — процесс, посредством которого вода переносится из земли в атмосферу — основы альфа -эраата достиг значения R² 0,58, в то время как все другие протестированные методы дали отрицательные значения, что указывает на то, что они выполняли хуже, чем просто угадывают среднее значение.
Google позиционирует ИИ Землю, а также системы погоды и лесной пожары
Объявление ставит Google на передний план того, что компания называет «Google Earth Ai» — коллекцией геопространственных моделей, предназначенных для решения планетарных задач. Это включает в себя прогнозы погоды, прогнозирование наводнений и системы обнаружения лесных пожаров, которые уже питаются, используемые миллионами в поиске и картах Google.
«Мы потратили годы на создание мощных моделей ИИ для решения реальных проблем»,-пишут Yossi Matias, вице-президент и GM Google Research, и Крис Филлипс, вице-президент и GM Geo, в сопровождающем посте в блоге, опубликованном сегодня утром. «Эти модели уже функции мощности, используемые миллионами, такие как оповещения о наводнениях и лесных пожарах в поисках и картах; они также предоставляют действенные идеи через Google Earth, Google Maps Platform и Google Cloud Platform».
Выпуск включает в себя набор данных встроенного спутника, описанный как «один из крупнейших в своем роде с более чем 1,4 трлн -встраиваемыми следами в год», доступным через двигатель Google Earth. Этот набор данных охватывает ежегодные снимки с 2017 по 2024 год, обеспечивая исторический контекст для отслеживания изменений окружающей среды.
10-метровое разрешение защищает конфиденциальность, обеспечивая мониторинг окружающей среды
Google подчеркивает, что система работает в разрешении, предназначенном для мониторинга окружающей среды, а не для индивидуального отслеживания. «Набор данных не может захватывать отдельные объекты, люди или лица, и является представлением общедоступных источников данных, таких как метеорологические спутники», — поясняет компания.
10-метровое разрешение, хотя и достаточно точное для большинства применений окружающей среды, намеренно ограничивает способность идентифицировать отдельные структуры или действия-выбор дизайна, который уравновешивает полезность с защитой конфиденциальности.
Новая эра планетарного интеллекта прибывает через двигатель Google Earth
Доступность фондов альфа -карты через двигатель Google Earth может демократизировать доступ к сложным возможностям наблюдения за землей. Ранее создание подробных карт крупных областей требовало значительных вычислительных ресурсов и опыта. Теперь организации могут использовать предварительно вычисляемые встраивания для быстрого создания пользовательских карт.
«Этот прорыв позволяет ученым делать что-то невозможное до сих пор: создать подробные, последовательные карты нашего мира по требованию»,-пишет исследовательская группа. «Независимо от того, контролируют ли они здоровье урожая, отслеживают обезлесение или наблюдение за новой конструкцией, им больше не нужно полагаться на один спутник, проходящий над головой».
Для предприятий, участвующих в мониторинге цепочки поставок, сельскохозяйственном производстве, городском планировании или соблюдении окружающей среды, технология предлагает новые возможности для принятия решений, управляемых данными. Способность отслеживать изменения в 10-метровом разрешении по всему миру, с годовыми обновлениями, предоставляет основу для приложений, начиная от проверки устойчивых претензий по источникам до оптимизации урожайности сельского хозяйства.
Набор данных по встраиванию спутников теперь доступен через двигатель Google Earth, а основания Alphaearth продолжают разработку в рамках более широкой инициативы Google по Землям. Как отметил один из исследователей во время брифинга для прессы, вопрос, стоящий перед организациями, не заключается в том, нуждается ли они в планетарном масштабе интеллект-это то, могут ли они позволить себе работать без него.
Источник
