AlphaEarth Foundations giúp lập bản đồ hành tinh của chúng ta với chi tiết chưa từng có

Ngày đăng: 30 tháng 7 năm 2025 Danh mục: Khoa học

Các mô hình AI mới tích hợp petabyte dữ liệu quan sát Trái Đất để tạo ra một biểu diễn dữ liệu thống nhất, cách mạng hóa việc lập bản đồ và giám sát toàn cầu.

Mỗi ngày, vệ tinh chụp ảnh và đo lường phong phú về thông tin, cung cấp cho các nhà khoa học và chuyên gia một cái nhìn gần như theo thời gian thực về hành tinh của chúng ta. Mặc dù dữ liệu này có tác động to lớn, nhưng sự phức tạp, đa phương thức và tốc độ làm mới của nó tạo ra một thách thức mới: kết nối các tập dữ liệu khác nhau và sử dụng tất cả chúng một cách hiệu quả.

Hôm nay, chúng tôi giới thiệu AlphaEarth Foundations, một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động như một vệ tinh ảo. Nó đặc trưng hóa một cách chính xác và hiệu quả toàn bộ vùng đất trên cạn và vùng nước ven biển của hành tinh bằng cách tích hợp lượng lớn dữ liệu quan sát Trái Đất vào một biểu diễn kỹ thuật số thống nhất, hay “nhúng”, mà hệ thống máy tính có thể xử lý dễ dàng. Điều này cho phép mô hình cung cấp cho các nhà khoa học một bức tranh nhất quán và toàn diện hơn về sự tiến hóa của hành tinh chúng ta, giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn về các vấn đề quan trọng như an ninh lương thực, nạn phá rừng, mở rộng đô thị và tài nguyên nước.

Để đẩy nhanh nghiên cứu và mở khóa các trường hợp sử dụng, chúng tôi hiện đang phát hành một bộ sưu tập các bản nhúng hàng năm của AlphaEarth Foundations dưới dạng tập dữ liệu Satellite Embedding trong Google Earth Engine. Trong năm qua, chúng tôi đã làm việc với hơn 50 tổ chức để thử nghiệm tập dữ liệu này trên các ứng dụng thực tế của họ.

Các đối tác của chúng tôi đã thấy những lợi ích đáng kể, sử dụng dữ liệu để phân loại tốt hơn các hệ sinh thái chưa được lập bản đồ, hiểu những thay đổi về nông nghiệp và môi trường, đồng thời tăng đáng kể độ chính xác và tốc độ công việc lập bản đồ của họ. Trong bài viết này, chúng tôi rất vui mừng được nêu bật một số phản hồi của họ và giới thiệu tác động hữu hình của công nghệ mới này.

---

Cách AlphaEarth Foundations hoạt động

AlphaEarth Foundations cung cấp một lăng kính mới mạnh mẽ để hiểu hành tinh của chúng ta bằng cách giải quyết hai thách thức lớn: quá tải dữ liệu và thông tin không nhất quán.

Đầu tiên, nó kết hợp khối lượng thông tin từ hàng chục nguồn công cộng khác nhau—hình ảnh vệ tinh quang học, radar, lập bản đồ laser 3D, mô phỏng khí hậu và nhiều hơn nữa. Nó đan xen tất cả thông tin này để phân tích đất liền và vùng nước ven biển trên thế giới với độ chính xác 10x10 mét, cho phép nó theo dõi sự thay đổi theo thời gian với độ chính xác đáng kể.

Thứ hai, nó làm cho dữ liệu này trở nên thiết thực để sử dụng. Đột phá chính của hệ thống là khả năng tạo ra một bản tóm tắt rất nhỏ gọn cho mỗi ô vuông. Các bản tóm tắt này yêu cầu dung lượng lưu trữ ít hơn 16 lần so với các bản tóm tắt được tạo bởi các hệ thống AI khác mà chúng tôi đã thử nghiệm và giảm đáng kể chi phí phân tích quy mô hành tinh.

Đột phá này cho phép các nhà khoa học thực hiện một điều mà trước đây không thể: tạo ra các bản đồ chi tiết, nhất quán về thế giới của chúng ta, theo yêu cầu. Cho dù họ đang theo dõi sức khỏe cây trồng, nạn phá rừng, hay quan sát sự phát triển mới, họ không còn phải dựa vào một vệ tinh duy nhất đi qua bầu trời. Họ giờ đây có một nền tảng mới cho dữ liệu địa lý.

---

---

Để đảm bảo AlphaEarth Foundations sẵn sàng cho việc sử dụng thực tế, chúng tôi đã kiểm tra hiệu suất của nó một cách nghiêm ngặt. Khi so sánh với các phương pháp truyền thống và các hệ thống lập bản đồ AI khác, AlphaEarth Foundations luôn chính xác nhất. Nó đã vượt trội trong nhiều loại tác vụ trong các khoảng thời gian khác nhau, bao gồm xác định mục đích sử dụng đất và ước tính các đặc tính bề mặt. Quan trọng nhất, nó đã đạt được điều này trong các tình huống khi dữ liệu nhãn khan hiếm. Trung bình, AlphaEarth Foundations có tỷ lệ lỗi thấp hơn 24% so với các mô hình chúng tôi đã thử nghiệm, cho thấy hiệu quả học tập vượt trội. Tìm hiểu thêm trong bài báo của chúng tôi.

---

---

Tạo bản đồ tùy chỉnh với tập dữ liệu Satellite Embedding

Được cung cấp bởi AlphaEarth Foundations, tập dữ liệu Satellite Embedding trong Google Earth Engine là một trong những tập dữ liệu lớn nhất thuộc loại này với hơn 1,4 nghìn tỷ dấu chân nhúng mỗi năm. Bộ sưu tập các bản nhúng hàng năm này đã và đang được các tổ chức trên toàn thế giới sử dụng, bao gồm Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp của Liên Hợp Quốc (FAO), Harvard Forest, Group on Earth Observations, MapBiomas, Oregon State University, Spatial Informatics Group và Stanford University, để tạo các bản đồ tùy chỉnh mạnh mẽ thúc đẩy hiểu biết sâu sắc trong thế giới thực.

Ví dụ, Global Ecosystems Atlas, một sáng kiến ​​nhằm tạo ra nguồn tài nguyên toàn diện đầu tiên để lập bản đồ và giám sát các hệ sinh thái của thế giới, đang sử dụng tập dữ liệu này để giúp các quốc gia phân loại các hệ sinh thái chưa được lập bản đồ thành các danh mục như rừng cây bụi ven biển và sa mạc siêu khô cằn. Nguồn tài nguyên đầu tiên của loại hình này sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các quốc gia ưu tiên tốt hơn các khu vực bảo tồn, tối ưu hóa các nỗ lực phục hồi và chống lại sự mất mát đa dạng sinh học.

Ở Brazil, MapBiomas đang thử nghiệm tập dữ liệu để hiểu sâu hơn về những thay đổi trong nông nghiệp và môi trường trên khắp đất nước. Loại bản đồ này cung cấp thông tin cho các chiến lược bảo tồn và các sáng kiến ​​phát triển bền vững trong các hệ sinh thái quan trọng như rừng nhiệt đới Amazon.

Như Tasso Azevedo, người sáng lập MapBiomas đã nói, “Tập dữ liệu Satellite Embedding có thể biến đổi cách đội ngũ của chúng tôi làm việc - chúng tôi giờ đây có các lựa chọn mới để tạo ra các bản đồ chính xác, sắc nét và nhanh chóng hơn — điều mà chúng tôi chưa bao giờ có thể làm được trước đây.”

Đọc thêm về tập dữ liệu Satellite Embedding và xem các hướng dẫn trên blog Google Earth Engine.

Trao quyền cho người khác bằng AI

AlphaEarth Foundations đại diện cho một bước tiến đáng kể trong việc hiểu trạng thái và động lực của hành tinh đang thay đổi của chúng ta. Chúng tôi hiện đang sử dụng AlphaEarth Foundations để tạo các bản nhúng hàng năm và tin rằng chúng có thể hữu ích hơn nữa trong tương lai khi kết hợp với các tác nhân LLM có khả năng lý luận tổng quát như Gemini. Chúng tôi đang tiếp tục khám phá những cách tốt nhất để áp dụng khả năng dựa trên thời gian của mô hình của chúng tôi như một phần của Google Earth AI, bộ sưu tập các mô hình và tập dữ liệu địa lý của chúng tôi để giúp giải quyết các nhu cầu quan trọng nhất của hành tinh.

Tìm hiểu thêm về AlphaEarth Foundations

• Đọc bài báo của chúng tôi
• Truy cập tập dữ liệu Satellite Embedding của chúng tôi
• Tìm hiểu thêm trên blog Google Earth Engine

---

Lời cảm ơn

Công việc này là sự hợp tác giữa các nhóm tại Google DeepMind và Google Earth Engine.

Christopher Brown, Michal Kazmierski, Valerie Pasquarella, William Rucklidge, Masha Samsikova, Olivia Wiles, Chenhui Zhang, Estefania Lahera, Evan Shelhamer, Simon Ilyushchenko, Noel Gorelick, Lihui Lydia Zhang, Sophia Alj, Emily Schechter, Sean Askay, Oliver Guinan, Rebecca Moore, Alexis Boukouvalas, Pushmeet Kohli.

Link bài viết gốc

• Tags:
• Ai
• July 2025
• Deepmind.google