- 19,455
- 40
- 8 Ноя 2022
Алгоритм заменил карты и спутники числовыми эмбеддингами.
<article> Исследователи Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся представили новую модель искусственного интеллекта Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся , способную формировать высокоточные цифровые представления всей земной поверхности с разрешением 10 на 10 метров — не для визуализации, а исключительно для машинной интерпретации. Модель создаёт так называемые эмбеддинги — векторные числовые представления, которые кодируют характеристики каждого участка планеты и позволяют использовать их в аналитических и научных приложениях без необходимости ручной разметки.
AlphaEarth обучалась на огромных массивах данных дистанционного зондирования Земли — включая спутниковые съёмки и другие источники наблюдений. На выходе она формирует компактные, многомерные векторы, которые отражают состояние конкретного участка суши или прибрежных вод с учётом погодных, сезонных и ландшафтных факторов. Вместо привычных снимков или карт, предназначенных для человека, система генерирует структурированные встраиваемые представления (embeddings), которые оптимизированы для дальнейшей обработки другими нейросетями и аналитическими инструментами.
Каждый эмбеддинг модели охватывает квадрат размером 10×10 метров и содержит 64 измерения — то есть 64 числовых признака, описывающих соответствующий участок. Эти параметры агрегируются по различным источникам данных и отражают характеристики местности в течение года. Такая структура делает возможной как динамическую оценку изменений ландшафта, так и точную классификацию участков по их схожести, без необходимости вручную обозначать категории или границы.
Одним из ключевых приложений AlphaEarth станет Google Earth Engine — Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся , где геопространственные данные используются для мониторинга окружающей среды, аграрного планирования, учёта лесов и контроля водных ресурсов. В частности, AlphaEarth может быть применена для анализа последствий обезлесения, оценки воздействия засух и вычисления потребления воды дата-центрами, обслуживающими крупные ИИ-системы. Её векторная структура позволяет выполнять поиск схожих территорий, выявлять скрытые закономерности, отслеживать изменения и строить тематические карты без вмешательства оператора.
Разработчики подчёркивают, что по сравнению с предыдущими моделями в своей категории — такими как SatMAE (2022) и SatCLIP (2025) — AlphaEarth демонстрирует более высокую точность и эффективность. Это достигнуто за счёт нескольких архитектурных решений: объединения данных из множества источников в единую эмбеддинг-схему, учёта временных факторов при построении векторов, а также использования высокого пространственного разрешения. Согласно тестам, модель занимает в 16 раз меньше места на диске и снижает вычислительные издержки при сохранении высокой точности — уровень ошибки оказался на 24% ниже, чем у конкурентов.
Google сопровождает запуск модели открытым релизом набора Satellite Embedding Dataset — структурированной базы эмбеддингов, сформированных AlphaEarth. Доступ к этому ресурсу получат разработчики, научные лаборатории и независимые исследователи, которые смогут интегрировать векторы в свои собственные аналитические пайплайны. Это особенно важно для задач, где используются разнородные источники наблюдений и требуется сведение информации в единую систему координат — например, в климатических моделях, сельском хозяйстве или управлении рисками.
Профессор ландшафтной архитектуры и геопространственных технологий Университета штата Айова Кристофер Сигер отметил в интервью The Register, что подобный подход серьёзно облегчает аналитическую работу. По его словам, объединение множества несвязанных между собой источников информации в единую модель — вычислительно трудоёмкая задача, особенно если речь идёт об анализе больших территорий. AlphaEarth делает возможным анализ гораздо более масштабных зон, а не только отдельных участков.
Особое впечатление на экспертов производит точность пространственной привязки — возможность разложить Землю на клетки 10×10 метров. Сигер подчёркивает, что такое разрешение «феноменально» и открывает возможности для принятия решений не только на глобальном, но и на региональном уровне. Он также отметил важность того, что Google проводит верификацию модели с использованием данных "на местах" — без этого масштабные симуляции теряют прикладную ценность.
По мнению разработчиков, такие модели позволяют переосмыслить подход к обработке геопространственной информации: от статичных карт и растров к живому, постоянно обновляемому представлению Земли как единого цифрового пространства. Это может кардинально изменить методы мониторинга климата, планирования инфраструктуры и управления природными ресурсами.
</article>
<article> Исследователи Для просмотра ссылки Войди
AlphaEarth обучалась на огромных массивах данных дистанционного зондирования Земли — включая спутниковые съёмки и другие источники наблюдений. На выходе она формирует компактные, многомерные векторы, которые отражают состояние конкретного участка суши или прибрежных вод с учётом погодных, сезонных и ландшафтных факторов. Вместо привычных снимков или карт, предназначенных для человека, система генерирует структурированные встраиваемые представления (embeddings), которые оптимизированы для дальнейшей обработки другими нейросетями и аналитическими инструментами.
Каждый эмбеддинг модели охватывает квадрат размером 10×10 метров и содержит 64 измерения — то есть 64 числовых признака, описывающих соответствующий участок. Эти параметры агрегируются по различным источникам данных и отражают характеристики местности в течение года. Такая структура делает возможной как динамическую оценку изменений ландшафта, так и точную классификацию участков по их схожести, без необходимости вручную обозначать категории или границы.
Одним из ключевых приложений AlphaEarth станет Google Earth Engine — Для просмотра ссылки Войди
Разработчики подчёркивают, что по сравнению с предыдущими моделями в своей категории — такими как SatMAE (2022) и SatCLIP (2025) — AlphaEarth демонстрирует более высокую точность и эффективность. Это достигнуто за счёт нескольких архитектурных решений: объединения данных из множества источников в единую эмбеддинг-схему, учёта временных факторов при построении векторов, а также использования высокого пространственного разрешения. Согласно тестам, модель занимает в 16 раз меньше места на диске и снижает вычислительные издержки при сохранении высокой точности — уровень ошибки оказался на 24% ниже, чем у конкурентов.
Google сопровождает запуск модели открытым релизом набора Satellite Embedding Dataset — структурированной базы эмбеддингов, сформированных AlphaEarth. Доступ к этому ресурсу получат разработчики, научные лаборатории и независимые исследователи, которые смогут интегрировать векторы в свои собственные аналитические пайплайны. Это особенно важно для задач, где используются разнородные источники наблюдений и требуется сведение информации в единую систему координат — например, в климатических моделях, сельском хозяйстве или управлении рисками.
Профессор ландшафтной архитектуры и геопространственных технологий Университета штата Айова Кристофер Сигер отметил в интервью The Register, что подобный подход серьёзно облегчает аналитическую работу. По его словам, объединение множества несвязанных между собой источников информации в единую модель — вычислительно трудоёмкая задача, особенно если речь идёт об анализе больших территорий. AlphaEarth делает возможным анализ гораздо более масштабных зон, а не только отдельных участков.
Особое впечатление на экспертов производит точность пространственной привязки — возможность разложить Землю на клетки 10×10 метров. Сигер подчёркивает, что такое разрешение «феноменально» и открывает возможности для принятия решений не только на глобальном, но и на региональном уровне. Он также отметил важность того, что Google проводит верификацию модели с использованием данных "на местах" — без этого масштабные симуляции теряют прикладную ценность.
По мнению разработчиков, такие модели позволяют переосмыслить подход к обработке геопространственной информации: от статичных карт и растров к живому, постоянно обновляемому представлению Земли как единого цифрового пространства. Это может кардинально изменить методы мониторинга климата, планирования инфраструктуры и управления природными ресурсами.
</article>
- Источник новости
- www.securitylab.ru
