Il nuovo modello di intelligenza artificiale integra petabyte di dati di osservazione della Terra per generare una rappresentazione unificata dei dati che rivoluziona la mappatura e il monitoraggio globali
Ogni giorno, i satelliti catturano immagini e misurazioni ricche di informazioni, fornendo a scienziati ed esperti una visione quasi in tempo reale del nostro pianeta. Sebbene questi dati abbiano avuto un impatto incredibile, la loro complessità, multimodalità e frequenza di aggiornamento creano una nuova sfida: collegare set di dati disparati e utilizzarli tutti in modo efficace.
Oggi presentiamo AlphaEarth Foundations, un modello di intelligenza artificiale (AI) che funziona come un satellite virtuale. Caratterizza in modo accurato ed efficiente l’intero territorio terrestre e le acque costiere del pianeta integrando enormi quantità di dati di osservazione della Terra in una rappresentazione digitale unificata, o “incorporamento,” che i sistemi informatici possono facilmente elaborare. Ciò consente al modello di fornire agli scienziati un quadro più completo e coerente dell’evoluzione del nostro pianeta, aiutandoli a prendere decisioni più informate su questioni critiche come la sicurezza alimentare, la deforestazione, l’espansione urbana e le risorse idriche.
Per accelerare la ricerca e sbloccare casi d’uso, stiamo ora rilasciando una raccolta di incorporamenti annuali di AlphaEarth Foundations come Set di dati di incorporamento dei satelliti In Motore di Google Earth. Nell’ultimo anno abbiamo collaborato con più di 50 organizzazioni per testare questo set di dati nelle loro applicazioni reali.
I nostri partner stanno già riscontrando vantaggi significativi, utilizzando i dati per classificare meglio gli ecosistemi non mappati, comprendere i cambiamenti agricoli e ambientali e aumentare notevolmente la precisione e la velocità del loro lavoro di mappatura. In questo blog, siamo entusiasti di evidenziare alcuni dei loro feedback e mostrare l’impatto tangibile di questa nuova tecnologia.
Fonte: deepmind.google
