Vai vēlaties gudrāku ieskatu iesūtnē? Reģistrējieties mūsu iknedēļas biļeteniem, lai iegūtu tikai to, kas ir svarīgi uzņēmuma AI, datu un drošības vadītājiem. Abonēt tūlīt
Google DeepMind šodien paziņoja par izrāvienu mākslīgā intelekta sistēmu, kas pārveido to, kā organizācijas analizē Zemes virsmu, potenciāli revolucionizējot vides uzraudzību un resursu pārvaldību valdībām, saglabāšanas grupām un uzņēmumiem visā pasaulē.
Sistēma, ko sauc par Alphaarth pamatipievēršas kritiskam izaicinājumam, kas gadu desmitiem ilgi ir nomocījis Zemes novērošanu: izpratne par satelītu datu, kas straumē no kosmosa, milzīgajiem plūdiem. Katru dienu satelīti uztver attēlu terabaitus un mērījumus, wager šo atšķirīgo datu kopu savienošana ar realizējamu intelektu ir bijusi satraucoši sarežģīta.
“Alphaearth pamati darbojas kā virtuāls satelīts,” raksta pētījumu grupa viņu papīrsApvidū “Tas precīzi un efektīvi raksturo visu planētas sauszemes zemi un piekrastes ūdeņus, integrējot milzīgu daudzumu zemes novērošanas datu vienotā digitālā attēlojumā.”
AI sistēma samazina kļūdu līmeni par aptuveni 23,9%, salīdzinot ar esošajām pieejām, vienlaikus prasot 16 reizes mazāk glabāšanas vietas nekā citas AI sistēmas. Šī precizitātes un efektivitātes kombinācija varētu dramatiski samazināt planētas mēroga vides analīzes izmaksas.
AI trieciena sērija atgriežas Sanfrancisko – 5. augusts
Nākamais AI posms ir šeit – vai esat gatavs? Pievienojieties līderiem no Block, GSK un SAP, lai apskatītu, kā autonomi aģenti pārveido uzņēmumu darbplūsmas-no reālā laika lēmumu pieņemšanas līdz automatizācijai galīgai līdz galam.
Nostipriniet savu vietu tūlīt – telpa ir ierobežota:
Kā AI saspiež satelīta datu petabaitus pārvaldāmā intelektā
Galvenais jauninājums slēpjas kā Alphaarth pamati apstrādā informāciju. Tā vietā, lai katru satelīta attēlu uzskatītu par atsevišķu datu gabalu, sistēma rada to, ko pētnieki sauc par “iegremdēšanas laukiem”-ļoti saspiesti digitālie kopsavilkumi, kas uztver Zemes virsmas būtiskās īpašības 10 metru kvadrātos.
“Sistēmas galvenais jauninājums ir tās spēja izveidot ļoti kompaktu kopsavilkumu katram kvadrātam,” skaidro pētījumu grupa. “Šie kopsavilkumi prasa 16 reizes mazāk glabāšanas vietas nekā tās, kuras mēs ražojam citas AI sistēmas, kuras mēs pārbaudījām, un dramatiski samazina planētas mēroga analīzes izmaksas.”
Šī saspiešana nezāķē detaļas. Sistēma uztur to, ko pētnieki raksturo kā “asu, 10 × 10 metru” precizitāti, vienlaikus izsekojot laika gaitā. Kontekstā šī izšķirtspēja ļauj organizācijām uzraudzīt atsevišķus pilsētas blokus, mazus lauksaimniecības jomas vai meža plāksterus – kritiski lietojumprogrammām, sākot no pilsētplānošanas līdz saglabāšanai.
Brazīlijas pētnieki izmanto sistēmu, lai izsekotu Amazon mežu izciršanu gandrīz reāllaikā
Vairāk nekā 50 organizācijas ir pārbaudījušas sistēmu pēdējā gada laikā, un agrīnie rezultāti liecina par pārveidojošu potenciālu vairākās nozarēs.
Brazīlijā, Mapbiomas izmanto tehnoloģiju, lai izprastu lauksaimniecības un vides izmaiņas visā valstī, ieskaitot Amazones lietus mežu. “Satelītu iegulšanas datu kopa var pārveidot mūsu komandas darbību,” paziņojumā sacīja Mapbiomas dibinātāja Tasso Azevedo. “Mums tagad ir jaunas iespējas, lai padarītu precīzākas, precīzākas un ātri ražojamas kartes – kaut ko tādu, ko mēs nekad iepriekš nebūtu varējuši izdarīt.”
Līdz Globālā ekosistēmu Atlas iniciatīva Izmanto sistēmu, lai izveidotu to, ko tā sauc par pirmo visaptverošo resursu pasaules ekosistēmu kartēšanai. Projekts palīdz valstīm klasificēt neizmantotos reģionus tādās kategorijās kā piekrastes krūmāji un hiper-sausie tuksneši-būtiska informācija par saglabāšanas plānošanu.
“Satelīta iegulšanas datu kopa revolucionāri maina mūsu darbu, palīdzot valstīm kartēt neatzīmētās ekosistēmas – tas ir svarīgi, lai noteiktu, kur koncentrēt viņu saglabāšanas centienus,” sacīja Niks Murray, Globālās ekosistēmas atlanta globālās ekosistēmu globālās zinātnes vadošais globālās zinātnes vadītājs globālais zinātnes vadītājs.
Sistēma atrisina satelīta attēlu lielāko problēmu: mākoņi un trūkstoši dati
Līdz pētniecības dokuments Atklāj sarežģītu inženierzinātnes aiz šīm iespējām. Alphaearth pamati apstrādā datus no vairākiem avotiem – optiskajiem satelīta attēliem, radaru, 3D lāzera kartēšanu, klimata simulācijām un daudz ko citu -, tos apvienojot saskaņotā attēlā par Zemes virsmas.
Tas, kas sistēmu atšķir tehniski, ir tā laika vadīšana. “Cik mums ir zināms, AEF ir pirmā EO funkciju pieeja, lai atbalstītu nepārtrauktu laiku,” atzīmē pētnieki. Tas nozīmē, ka sistēma var izveidot precīzas kartes jebkuram konkrētam datumu diapazonam, pat interpolējot starp novērojumiem vai ekstrapolējot periodos bez tieša satelīta pārklājuma.
Modeļa arhitektūra, saukta par “kosmosa laika precizitāti” vai STP, vienlaikus uztur ļoti lokalizētus attēlojumus, vienlaikus modelējot tālsatiksmes attiecības laikā un telpā. Tas ļauj tam pārvarēt kopīgas problēmas, piemēram, mākoņu segumu, kas tropu reģionos bieži aizēno satelītattēlus.
Kāpēc uzņēmumi tagad var kartēt plašas teritorijas bez dārgām zemes aptaujām
Uzņēmējdarbības un valdības tehniskajiem lēmumu pieņēmējiem Alphaearth fondi varētu būtiski mainīt, kā organizācijas tuvojas ģeotelpiskajam intelektam.
Sistēma īpaši izceļas ar “nelieliem datu režīmiem”-situācijām, kad informācija par zemes patiesību ir ierobežota. Tas attiecas uz būtisku izaicinājumu Zemes novērošanā: lai gan satelīti nodrošina globālu pārklājumu, verifikācija uz zemes joprojām ir dārga un loģistiski izaicinoša.
“Augstas kvalitātes kartes ir atkarīgas no augstas kvalitātes marķētiem datiem, tomēr, strādājot globālos mērogos, ir jāsaskaras starp mērījumu precizitāti un telpisko pārklājumu,” atzīmē pētījuma darbs. Alphaearth pamatu spēja precīzi ekstrapolēt no ierobežotiem zemes novērojumiem varētu dramatiski samazināt detalizētu karšu izveidošanas izmaksas lielām teritorijām.
Pētījums parāda spēcīgu veiktspēju dažādos lietojumos, sākot no kultūraugu veida klasifikācijas līdz evapotranspirācijas ātruma novērtēšanai. Vienā īpaši izaicinošā testā, kas saistīta ar iztvaikošanu – procesu, kurā ūdens pāriet no zemes uz atmosfēru – Alphaearth pamatnostādnes sasniedza R² vērtību 0,58, savukārt visas pārējās pārbaudītās metodes radīja negatīvas vērtības, norādot, ka tās ir sliktākas nekā tikai vidējā uzminēšana.
Google pozicionē Zemes uzraudzību AI līdztekus laikapstākļiem un ugunsgrēka sistēmām
Paziņojumā Google izvirza priekšplānā, ko uzņēmums sauc par “Google Earth AI” – ģeotelpisko modeļu kolekcija, kas paredzēta planētu izaicinājumu risināšanai. Tas ietver laika apstākļu prognozes, plūdu prognozēšanu un ugunsgrēka noteikšanas sistēmas, kas jau jaudas funkcijas, kuras miljoniem izmanto Google meklēšanā un kartēs.
“Mēs esam pavadījuši gadus, veidojot jaudīgus AI modeļus, lai atrisinātu reālās pasaules problēmas,” rakstiet Yossi Matias, Google Analysis viceprezidentu un GM, un Chris Phillips, GEO viceprezidents un GM, šorīt publicēts emuāra ierakstā. “Šie modeļi jau jaudas funkcijas, kuras izmanto miljoniem, piemēram, plūdu un ugunsgrēka brīdinājumi meklēšanā un kartēs; tie arī sniedz praktisku ieskatu, izmantojot Google Earth, Google Maps platformu un Google Cloud platformu.”
Izlaidumā ietilpst Satelīta iegulšanas datu kopaaprakstīts kā “viens no lielākajiem šāda veida veidiem ar vairāk nekā 1,4 triljoniem iestrādāt pēdas gadā”, kas ir pieejami caur Google Earth EngineApvidū Šī datu kopa attiecas uz ikgadējiem momentuzņēmumiem no 2017. līdz 2024. gadam, nodrošinot vēsturisko kontekstu vides izmaiņu izsekošanai.
10 metru izšķirtspēja aizsargā privātumu, vienlaikus nodrošinot vides uzraudzību
Google uzsver, ka sistēma darbojas ar izšķirtspēju, kas paredzēta vides uzraudzībai, nevis individuālai izsekošanai. “Datu kopa nevar uztvert atsevišķus objektus, cilvēkus vai sejas, un tā ir publiski pieejamu datu avotu, piemēram, meteoroloģisko satelītu, attēlojums,” precizē uzņēmums.
10 metru izšķirtspēja, kaut arī ir pietiekami precīza lielākajai daļai vides pielietojuma, apzināti ierobežo spēju noteikt atsevišķas struktūras vai aktivitātes-dizaina izvēli, kas līdzsvaro lietderību ar privātuma aizsardzību.
Jauns planētu intelekta laikmets pienāk caur Google Earth Engine
Alphaearth pamatu pieejamība caur Google Earth Engine varētu demokratizēt piekļuvi sarežģītām zemes novērošanas iespējām. Iepriekš, lai izveidotu detalizētas lielas teritoriju kartes, bija nepieciešami ievērojami skaitļošanas resursi un kompetence. Tagad organizācijas var izmantot iepriekš aprēķinātus iegulumus, lai ātri ģenerētu pielāgotas kartes.
“Šis izrāviens ļauj zinātniekiem darīt kaut ko tādu, kas līdz šim nebija iespējams: izveidot detalizētas, konsekventas mūsu pasaules kartes, pēc pieprasījuma,” raksta pētījumu grupa. “Neatkarīgi no tā, vai viņi uzrauga ražas veselību, izseko mežu izciršanu vai novēro jaunu konstrukciju, viņiem vairs nav jāpaļaujas uz vienu satelītu, kas iet virs galvas.”
Uzņēmumiem, kas iesaistīti piegādes ķēdes uzraudzībā, lauksaimnieciskajā ražošanā, pilsētplānošanā vai atbilstībā videi, tehnoloģija piedāvā jaunas iespējas uz datiem balstītu lēmumu pieņemšanu. Iespēja izsekot izmaiņām 10 metru izšķirtspējā visā pasaulē, izmantojot gada atjauninājumus, nodrošina pamatu lietojumprogrammām, sākot no ilgtspējīgu saņemšanas prasību pārbaude līdz lauksaimniecības ražas optimizēšanai.
Līdz Satelīta iegulšanas datu kopa ir pieejams tagad caur Google Earth Enginear Alphaearth pamatiem turpinot attīstību kā daļu no Google plašākās Earth AI iniciatīvas. Kā viens pētnieks atzīmēja preses instruktāžas laikā, jautājums, ar kuru saskaras organizācijas, nav tas, vai viņiem vairs nav nepieciešams planētas mēroga intelekts-tas ir, vai viņi var atļauties darboties bez tā.
avots
