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

作者 | 發布日期 2025 年 07 月 31 日 11:45 | 分類 AI 人工智慧 , Google , 環境科學 line share Linkedin share follow us in feedly line share
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Google DeepMind 推 AI 地球模型,氣候監測效率增 16 倍

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%。

(首圖來源:Google DeepMind

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