Google DeepMind 推 AI 地球模型，氣候監測效率增 16 倍

lionking0809

Google DeepMind 30 日推出一款名為「AlphaEarth Foundations」的新型人工智慧模型，該模型如同虛擬衛星，能夠整合和分析大量的地球觀測數據，以前所未有的細緻度和效率追蹤環境變化。

 

綜合外媒報導，這一創新結合了光學、雷達和氣候模擬數據，生成即時的高精確度地圖，克服了物理衛星在雲層覆蓋或夜間無法觀測的限制。根據報導，該AI模型的數據處理效率是以往技術的16倍，這使得氣候監測、森林砍伐追蹤、城市擴張分析和災害應對等任務變得更加高效。

 

AlphaEarth Foundations做為GoogleEarth Engine的一部分，旨在利用機器學習和過去二十年來Google積累的海量數據，深入了解特定區域隨時間的變化。該模型從衛星每日收集的數據進行分析，並將其壓縮以節省儲存空間。最終，這將形成一個色彩編碼的地圖，顯示材料特性、植被類型、地下水源以及人類建設（如建築和農田）。

Google表示，這一系統將做為一種虛擬衛星，讓用戶能夠隨時調取地球上任何特定位置的詳細資訊。該模型的目標是幫助用戶更好地理解地球上特定生態系統的運作，包括空氣質量、陽光、地下水以及人類建設項目在不同地區的變化。最終，Google希望該模型能夠回答政府和企業的問題，例如哪些生態系統可能擁有更多的陽光或地下水，以幫助確定最佳的作物種植地點，或是選擇最具氣候韌性的建築位置。

Google在這一領域已經有一段時間的探索，雖然AlphaEarth並不是針對消費者的廣泛應用，但自2021年以來，GoogleEarth已經擁有類似的時間推移功能，顯示全球地理隨時間的變化，主要是由於氣候變化。Google還將更多特定類型的衛星送入軌道，例如專門設計用於從太空觀測野火的衛星。

儘管模型並不完美，Google在推進強大AI模型的過程中也遇到了一些準確性問題，但從衛星圖像中提取趨勢對AI來說是一項相對簡單的任務。Google表示，該模型能夠生成精確到10公尺的生態系統數據，並且其準確性比類似AI模型高出23.9%。

錄自：科技新報