„Google DeepMind“ kartu su „AlphaEarth Foundations“ pristatė visiškai naują požiūrį į planetos stebėseną, kuris ne tik sukelia nuostabą, bet ir iš esmės keičia žemės paviršiaus analizės galimybes. 
Iki šiol Žemės stebėjimas daugiausia rėmėsi tradiciniais palydovais, kurie periodiškai siųsdavo atskiras nuotraukas iš tam tikrų teritorijų. Tokie duomenys buvo vertingi, tačiau riboti, nes informacija apie planetos būklę buvo fragmentiška, o analizės, dažnai paviršutiniškos.
Tačiau „Google DeepMind“ kartu su „AlphaEarth Foundations“ pristatė visiškai naują požiūrį į planetos stebėseną, kuris ne tik sukelia nuostabą, bet ir iš esmės keičia žemės paviršiaus analizės galimybes.
Šis dirbtiniu intelektu pagrįstas projektas siūlo virtualų palydovą, kuris ne tik fotografuoja, bet nuolat renka ir analizuoja duomenis apie visą Žemę realiuoju laiku. Sistemos pagrindas yra išskirtinai dideli duomenų kiekiai, kuriuos projektas surenka iš įvairių šaltinių.
Tai ne tik optiniai palydovai, bet ir radarai, lazeriniai skanavimai, klimato modeliai ir kiti šiuolaikiniai žemės tyrimų metodai. Šiuos duomenis „DeepMind“ vadina vieninga skaitmenine reprezentacija, kurioje terabaitai išskaidytos informacijos paverčiami į struktūrizuotą, nuoseklią mozaiką.
Sistema Žemės paviršių padalina į 10 x 10 metrų dydžio kvadratus ir kiekvienam jų priskiria savitą, suspaustą informacijos santrauką, kuri užima net iki šešiolikos kartų mažiau vietos nei kiti dirbtinio intelekto (DI) modeliai. Tokiu būdu analizių kaštai gerokai sumažėja, o duomenų apdorojimo efektyvumas ženkliai išauga.
Pritaikymo sritys: nuo gamtos iki miestų
Pirmiausia šis projektas sulaukė dėmesio kaip dar vienas „inovatyvus DI sprendimas“, tačiau jis toli gražu nėra tik žaisliukas technologijų entuziastams. Jau šiandien sistema naudojama realiuose projektuose, kuriuos vykdo tokios institucijos kaip Jungtinių Tautų organizacija, Harvardo bei Stanfordo universitetai.
Jie „AlphaEarth“ naudoja pasėlių būklės stebėjimui, Amazonės miškų nykimo analizei, sausros rizikų vertinimui bei urbanizacijos poveikio aplinkai stebėjimui. Turint tokio lygio detalumą, galima tiksliau prognozuoti maisto trūkumo krizę, efektyviau planuoti teritorijų plėtrą ar net sekti gamtos stichijas realiu laiku.
Remiantis atliktais bandymais, šis projektas pasižymi net ketvirtadaliu mažesne prognozės paklaida nei kiti šiuo metu esantys modeliai. Ypač vertingas sistemos gebėjimas tiksliai veikti net ir tada, kai duomenys yra riboti, neišsamūs arba trikdomi išorinių veiksnių, tokių kaip debesuotumas, atmosferos tarša ar net palydovinių signalų trukdžiai.
Tokį rezultatą pavyko pasiekti taikant unikalią mašininio mokymosi metodiką, kuri leidžia sujungti išskaidytus duomenis į vieningą, realų vaizdą. Dėl šios priežasties „AlphaEarth“ puikiai veikia tiek trumpalaikių įvykių stebėsenai, tiek ilgalaikių pokyčių analizei.
Nuo pavienių kadrų prie gyvos planetos mozaikos
Anksčiau mokslininkai turėdavo laukti, kol konkretus palydovas praskries virš juos dominančios vietovės ir pateiks naują vaizdą. Dabar jie gauna prieigą prie beveik realaus laiko duomenų srauto, kuris apima daugiau nei 1,4 trilijono taškų per metus.
Tai reiškia, kad bet kuris tyrėjas gali akimirksniu sugeneruoti dominančios teritorijos išklotinę, stebėti jos pokyčius ir analizuoti tendencijas. Šis prieinamumas ne tik taupo laiką ir finansus, bet ir padeda atlikti tikslesnius tyrimus įvairiose srityse, pradedant aplinkosauga ir baigiant urbanistine plėtra.
Ne visi džiaugiasi tokio masto skaidrumu. „AlphaEarth“ suteikia įrankius, kurie gali būti panaudoti politikos sprendimams grįsti faktais, o ne vien spėjimais. Ji leidžia greičiau reaguoti į pokyčius, kurių anksčiau nepavykdavo pastebėti dėl nepakankamų duomenų. Toks matomumas gali turėti didelės įtakos priimant sprendimus dėl gamtos išteklių, žemės naudojimo ar miestų plėtros. Ši pažangi stebėsenos sistema reiškia, kad politikai turės mažiau galimybių ignoruoti realybę ir slėpti tikrus faktus nuo visuomenės.
Šis Google „DeepMind“ ir „AlphaEarth“ bendras kūrinys atveria visiškai naujas galimybes žmonijai. Nuo klimato kaitos stebėjimo iki žemės ūkio optimizavimo, nuo urbanistikos valdymo iki gamtinių išteklių apsaugos, ši sistema gali tapti kertiniu įrankiu šiuolaikinėje pasaulio analizėje.
Ji atveria galimybę matyti pasaulį taip, kaip dar niekada nematėme, vientisai, realiu laiku ir nepriekaištingai tiksliai. Tai ne tik technologinis proveržis, bet ir potencialiai naujas standartas, kaip žmonija žvelgia į save ir savo planetą.
