Google Deepmind, el brazo de investigación de inteligencia synthetic de Alphabet Inc., anunció el lanzamiento de Fundamentos de AlphaEarth El miércoles, un nuevo modelo de IA que puede procesar terabytes de datos satelitales diarios para rastrear los cambios en la superficie de la Tierra.
El nuevo modelo se está lanzando como parte de la compañía Iniciativa de Google Earth AIuna colección de modelos de IA geoespaciales y conjuntos de datos que brindarán ayuda a los investigadores, empresas y organizaciones para abordar los problemas del mundo actual que enfrenta el mundo de hoy.
Google describió el nuevo modelo de IA como uno que funciona como un “satélite digital”, capaz de mapear de manera precisa y eficiente toda la tierra y las aguas costeras del planeta en una representación digital, llamadas incrustaciones, que el aprendizaje automático y los algoritmos de IA pueden procesar.
“Esto permite que el modelo proporcione a los científicos una imagen más completa y consistente de la evolución de nuestro planeta, ayudándoles a tomar decisiones más informadas sobre temas críticos como la seguridad alimentaria, la deforestación, la expansión urbana y los recursos hídricos”, dijo el equipo de AlphaEarth.
Según DeepMind, el modelo compila grandes volúmenes de información de docenas de fuentes públicas, incluidas imágenes satelitales ópticas, radar, mapeo láser 3D y simulación climática en cuadrados de 10 por 10 metros. Eso permite que el modelo rastree los cambios con el tiempo con alta precisión.
Comprime información generando resúmenes que ocupan 16 veces menos almacenamiento que los sistemas de IA tradicionales, reduciendo así los costos del análisis a escala planetaria. En las pruebas, DeepMind dijo que AlphaEarth tenía una tasa de error de 24% más baja que otros modelos contra los que el equipo lo probó.
La compañía ya ha generado un poderoso conjunto de datos para uso práctico en Google Earth Engine – el Conjunto de datos de incrustación de satéliteuno de los más grandes de su tipo, con más de 1.4 billones de huellas de incrustación por año. Deepmind dijo que el conjunto de datos ya está en uso práctico por organizaciones de todo el mundo, incluida la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y Agricultura, Harvard Forest, Group on Earth Observations, Mapbiomas, Oregon State College, The Spatial Informatics Group y Stanford College.
Google Earth Engine, lanzado hace 15 años, es el catálogo de imágenes satelitales de larga duración de Google y conjuntos de datos geoespaciales para el análisis de escala planetaria.
“El conjunto de datos de incrustación de satélite está revolucionando nuestro trabajo ayudando a los países a mapear ecosistemas desconocidos: esto es essential para identificar dónde enfocar sus esfuerzos de conservación”, dijo Nick Murray, director del Laboratorio de Ecología International de la Universidad James Cook dinner y líder de ciencias globales de International Science de Atlas de ecosistemas globales.
La iniciativa International Ecosystems Atlas tiene como objetivo mapear y monitorear los ecosistemas del mundo utilizando datos ambientales. Está utilizando el nuevo conjunto de datos para ayudar a los países y los gobiernos a clasificar los ecosistemas no asignados en categorías como arbustos costeros y desiertos hiperáridos. Usando este recurso, las organizaciones pueden saber cómo dirigir sus recursos para ayudar a combatir la pérdida de biodiversidad y priorizar las áreas de conservación.
Deepmind dijo que el modelo permite a más científicos, investigadores y gobiernos hacer algo que no period posible antes: generar mapas consistentes y detallados del mundo a pedido sin la necesidad de satélites. Con el seguimiento anualizado, los investigadores de datos pueden hacer más fácilmente comparaciones a largo plazo entre regiones y tiempo.
Incluyendo cómo Atlas está utilizando el sistema, los científicos pueden usar el modelo para monitorear la salud de los cultivos, rastrear la deforestación o observar nuevas construcciones para rastrear la expansión urbana. Dado que los datos se asignan de manera rica, se puede buscar, comparar y combinarse con un razonamiento de IA profundo para crear potentes sistemas de información de mapeo planetario.
Imágenes: Google
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