Gelen kutunuzda daha akıllı bilgiler ister misiniz? Sadece kurumsal AI, veri ve güvenlik liderleri için önemli olanı elde etmek için haftalık bültenlerimize kaydolun. Şimdi abone olun
Google Deepmind Bugün, örgütlerin Dünya’nın yüzeyini nasıl analiz ettiğini, dünya çapında hükümetler, koruma grupları ve işletmeler için çevresel izleme ve kaynak yönetimini potansiyel olarak devrim yaratan bir atılım yapay zeka sistemi duyurdu.
Sistem, arandı Alphaearth vakıflarıonlarca yıldır Dünya gözlemini rahatsız eden kritik bir zorluğu ele alıyor: Uzaydan aşağı akan uydu verilerinin ezici selini anlamlandırmak. Her gün, uydular görüntü ve ölçümlerin terabaytlarını yakalar, ancak bu farklı veri kümelerini eyleme geçirilebilir zekaya bağlamak sinir bozucu bir şekilde zor kalmıştır.
“Alphaearth vakıfları sanal bir uydu gibi işlev görüyor” diye yazıyor araştırma ekibi Onların gazetesi. “Büyük miktarlarda dünya gözlem verilerini birleşik bir dijital temsile entegre ederek gezegenin tüm karasal topraklarını ve kıyı sularını doğru ve verimli bir şekilde karakterize ediyor.”
AI sistemi, hata oranlarını mevcut yaklaşımlara kıyasla yaklaşık% 23,9 azaltırken, diğer AI sistemlerinden 16 kat daha az depolama alanı gerektirir. Bu doğruluk ve verimlilik kombinasyonu, gezegen ölçekli çevresel analiz maliyetini önemli ölçüde azaltabilir.
AI Etki Serisi San Francisco’ya Dönüyor – 5 Ağustos
Yapay zekanın bir sonraki aşaması burada – hazır mısınız? Otonom ajanların kurumsal iş akışlarını nasıl yeniden şekillendirdiğine özel bir bakış için Block, GSK ve SAP’den liderlere katılın-gerçek zamanlı karar vermeden uçtan uca otomasyona kadar.
Şimdi yerinizi sabitleyin – Alan Sınırlı:
Yapay zeka uydu verilerinin petabaytlarını yönetilebilir zekaya nasıl sıkıştırır?
Temel inovasyon nasıl Alphaearth vakıfları Bilgileri işler. Sistem, her uydu görüntüsünü ayrı bir veri parçası olarak ele almak yerine, araştırmacıların “yeryüzü” olarak adlandırdığı şeyi yaratır-Dünya yüzeyinin temel özelliklerini 10 metrelik karelerde yakalayan son derece sıkıştırılmış dijital özetler.
Araştırma ekibi, “Sistemin temel inovasyonu, her meydan için son derece kompakt bir özet yaratma yeteneğidir” diye açıklıyor. “Bu özetler, take a look at ettiğimiz diğer AI sistemleri tarafından üretilenlerden 16 kat daha az depolama alanı gerektiriyor ve gezegensel analizin maliyetini önemli ölçüde azaltıyor.”
Bu sıkıştırma detayı feda etmez. Sistem, araştırmacıların zaman içinde değişiklikleri izlerken “keskin, 10 × 10 metre” hassasiyeti olarak tanımladığını korur. Bağlam için, bu çözüm kuruluşların bireysel şehir bloklarını, küçük tarım alanlarını veya orman yamalarını izlemelerine olanak tanır – kentsel planlamadan korunmaya kadar değişen uygulamalar için kritiktir.
Brezilyalı araştırmacılar sistemi Amazon ormansızlaşmasını neredeyse gerçek zamanlı olarak izlemek için kullanıyor
50’den fazla kuruluş sistemi geçtiğimiz yıl boyunca take a look at ediyor ve erken sonuçlar birden fazla sektörde dönüştürücü potansiyel olduğunu gösteriyor.
Brezilya’da, Harita Amazon yağmur ormanları dahil olmak üzere ülke çapında tarımsal ve çevresel değişiklikleri anlamak için teknolojiyi kullanıyor. Mapbiomas’ın kurucusu Tasso Azevedo yaptığı açıklamada, “Uydu gömme veri kümesi ekibimizin çalışma şeklini dönüştürebilir” dedi. “Artık daha doğru, hassas ve hızlı üretilmesi için haritalar yapmak için yeni seçeneklerimiz var – daha önce hiç yapamayacağımız bir şey.”
. Global Ekosistemler Atlas Girişimi Dünyanın ekosistemlerini haritalamak için ilk kapsamlı kaynak olarak adlandırdığı şeyi oluşturmak için sistemi kullanır. Proje, ülkelerin eşlenmemiş bölgeleri kıyı çalma ve hiper-kurak çölleri gibi kategorilere ayırmasına yardımcı olur-koruma planlaması için önemli bilgiler.
James Cook dinner Üniversitesi World Ekoloji Laboratuarı ve küresel bilim kurumu direktörü Nick Murray, “Uydu gömme veri kümesi, ülkelerin keşfedilmemiş ekosistemleri haritalamasına yardımcı olarak çalışmalarımızda devrim yaratıyor – bu, koruma çabalarına nereye odaklanacağını belirlemek için çok önemli” dedi.
Sistem, uydu görüntülerinin en büyük sorununu çözer: bulutlar ve eksik veriler
. araştırma makalesi Bu yeteneklerin arkasındaki sofistike mühendisliği ortaya çıkarır. Alphaearth temelleri, optik uydu görüntüleri, radar, 3D lazer haritalama, iklim simülasyonları ve daha fazlası olan çoklu kaynaklardan verileri işler.
Sistemi teknik olarak ayıran şey, zamanın işlenmesidir. Araştırmacılar, “Bildiğimiz kadarıyla AEF, sürekli zamanı desteklemek için ilk EO özellikleme yaklaşımıdır” diyor. Bu, sistemin herhangi bir tarih aralığı için doğru haritalar oluşturabileceği, gözlemler arasında enterpolasyon bile veya doğrudan uydu kapsamı olmayan dönemlere ekstrapolasyon yapabileceği anlamına gelir.
“Uzay Zamanı Hassasiyeti” veya STP olarak adlandırılan mannequin mimarisi, uzun mesafeli ilişkileri zaman ve mekanda modellerken aynı anda yüksek lokalize gösterimleri korur. Bu, tropik bölgelerde sıklıkla uydu görüntülerini gizleyen bulut örtüsü gibi yaygın zorlukların üstesinden gelmesini sağlar.
İşletmeler neden artık pahalı yer anketleri olmadan geniş alanları haritalayabilir?
İşletme ve hükümetteki teknik karar vericiler için Alphaearth vakıfları, kuruluşların coğrafi zekaya yaklaşımlarını temelden değiştirebilir.
Sistem özellikle “seyrek veri rejimleri”-zemin gerçek bilgilerinin sınırlı olduğu durumlarda mükemmeldir. Bu, Dünya gözleminde temel bir zorluğu ele almaktadır: Uydular küresel kapsam sağlarken, yerinde doğrulama pahalı ve lojistik olarak zorlayıcıdır.
“Yüksek kaliteli haritalar, yüksek kaliteli etiketli verilere bağlıdır, ancak küresel ölçeklerde çalışırken, ölçüm hassasiyeti ve mekansal kapsam arasında bir denge açılmalıdır”. Alphaearth temellerinin sınırlı zemin gözlemlerinden doğru bir şekilde tahmin etme yeteneği, geniş alanlar için ayrıntılı haritalar oluşturma maliyetini önemli ölçüde azaltabilir.
Araştırma, mahsul tipi sınıflandırmasından buharlaştırma oranlarının tahmin edilmesine kadar çeşitli uygulamalarda güçlü performans göstermektedir. Evapotranspirasyonu içeren özellikle zorlu bir testte – suyun karadan atmosfere aktarma süreci – Alphaearth temelleri 0.58 R² değerine ulaşırken, take a look at edilen diğer tüm yöntemler negatif değerler üretti, bu da ortalamayı tahmin etmekten daha kötü performans gösterdi.
Google, hava durumu ve orman yangını sistemlerinin yanında Dünya İzleme Yapay zekasını konumlandırıyor
Duyuru, Google’ı şirketin dediği şeyin ön planına yerleştirir ”Google Earth AI” – Gezegensel zorluklarla başa çıkmak için tasarlanmış jeo -uzamsal modellerin bir koleksiyonu. Bu, Google Arama ve Haritalarda milyonlarca tarafından kullanılan özellikleri zaten güçlendiren hava tahminleri, sel tahminleri ve orman yangını algılama sistemlerini içerir.
Google Analysis of Google Araştırma Başkan Yardımcısı Yossi Matias ve Geo, VP & GM, Chris Phillips, bu sabah yayınlanan bir weblog yazısında “Yıllarca gerçek dünya sorunlarını çözmek için güçlü AI modelleri inşa ettik” diye yazın. “Bu modeller, arama ve haritalarda sel ve orman yangını uyarıları gibi milyonlarca tarafından kullanılan güç özellikleri zaten Google Earth, Google Haritalar Platformu ve Google Cloud platformu aracılığıyla eyleme geçirilebilir bilgiler sağlıyor.”
Sürüm, Uydu gömme veri kümesiyılda 1.4 trilyondan fazla gömme ayak izi ile türünün en büyüğünden biri ”olarak tanımlanan Google Earth Engine. Bu veri kümesi, 2017’den 2024’e kadar olan yıllık anlık görüntüleri kapsar ve çevresel değişiklikleri izlemek için tarihsel bağlam sağlar.
10 metrelik çözünürlük, çevresel izlemeyi etkinleştirirken gizliliği korur
Google, sistemin bireysel izleme yerine çevresel izleme için tasarlanmış bir çözünürlükte çalıştığını vurgular. Şirket, “Veri kümesi tek tek nesneleri, kişileri veya yüzleri yakalayamaz ve meteorolojik uydular gibi halka açık veri kaynaklarının bir temsilidir” diye açıklıyor şirket.
10 metrelik çözünürlük, çoğu çevre uygulaması için yeterince hassas olsa da, kasıtlı olarak bireysel yapıları veya faaliyetleri tanımlama yeteneğini sınırlar-bu, faydayı gizlilik koruması ile dengeler.
Google Earth Engine aracılığıyla yeni bir gezegensel zeka dönemi geliyor
Alphaearth temellerinin mevcudiyeti Google Earth Engine Sofistike Dünya gözlem yeteneklerine erişimi demokratikleştirebilir. Daha önce, geniş alanların ayrıntılı haritaları oluşturmak önemli hesaplama kaynakları ve uzmanlık gerektiriyordu. Şimdi, kuruluşlar özel haritalar hızlı bir şekilde oluşturmak için önceden hesaplanmış eklemelerden yararlanabilirler.
Araştırma ekibi, “Bu atılım, bilim adamlarının şimdiye kadar imkansız bir şey yapmalarını sağlıyor: dünyamızın ayrıntılı, tutarlı haritaları yaratmak, isteğe bağlı” diyor. “İster mahsul sağlığını izliyor, ister ormansızlaşmayı izliyorlar, ister yeni inşaatları gözlemliyorlarsa, artık tek bir uydu ek yüke güvenmek zorunda değiller.”
Tedarik zinciri izleme, tarımsal üretim, kentsel planlama veya çevre uyumluluğuna katılan işletmeler için teknoloji, veri odaklı karar verme için yeni olasılıklar sunmaktadır. Yıllık güncellemelerle, küresel olarak 10 metrelik çözünürlükte değişiklikleri izleme yeteneği, sürdürülebilir kaynak taleplerini doğrulamaktan tarımsal verimleri optimize etmeye kadar değişen uygulamalar için bir temel sağlar.
. Uydu gömme veri kümesi şimdi mevcut Google Earth EngineAlphaearth vakıfları Google’ın daha geniş Dünya AI girişiminin bir parçası olarak gelişmeye devam ediyor. Bir araştırmacının basın brifingi sırasında belirttiği gibi, örgütlerin karşılaştığı soru artık gezegensel ölçekli zekaya ihtiyaç duyup duymadıkları değil-onsuz faaliyet gösteremeyecekleri.
avots
