Підрозділ штучного інтелекту компанії Google – DeepMind представив нову модель AlphaEarth Foundations, яка може створювати детальні карти міст, лісів та прибережних вод планети з просторовою роздільною здатністю до 10 квадратних метрів. Система працює як “віртуальний супутник” і дозволяє відстежувати зміни екосистем, вирубку лісів, розвиток міст, стан сільськогосподарських угідь та водних ресурсів незалежно від часу та місця, повідомляє EuroNews.

AlphaEarth Foundations поєднує трильйони зображень і вимірювань, отриманих із десятків відкритих джерел, включно із супутниковими фотографіями, радіолокаційними даними, лазерним 3D-картографуванням і кліматичними симуляціями. Серед постачальників інформації – місії NASA та Європейського космічного агентства (ESA), зокрема Landsat, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) та флот Sentinel, які тривалий час моніторять рослинність, берегові лінії, водойми, сніговий покрив і льодовики.

Допис, поширений Google DeepMind (@googledeepmind)

За словами Крістофера Брауна, інженера-дослідника Google DeepMind, модель забезпечує доступ до геопросторових даних “у будь-який момент і в будь-якій точці світу”, що усуває потребу очікувати прольоту конкретного супутника. Компанія зазначає, що технологія зберігає дані у значно компактнішому вигляді порівняно з іншими аналогічними системами штучного інтелекту, що робить масштабний аналіз практичнішим.

Згідно зі статтею, опублікованою DeepMind, під час випробувань, проведених із 2017 по 2024 рік, AlphaEarth Foundations перевершила інші ШІ-моделі у визначенні типів землекористування та оцінці характеристик поверхні, знизивши середній рівень помилок на 24%. Google заявляє, що модель вже протестували понад 50 організацій по всьому світу. Серед них – бразильська екологічна ініціатива MapBiomas, яка використовує AlphaEarth для відстеження сільськогосподарських і природоохоронних змін, зокрема у тропічних лісах Амазонки. За словами засновника ініціативи Тассо Азеведо, щорічні набори даних моделі дали змогу створювати карти швидше й точніше, ніж це було можливо раніше.

Google планує поширювати результати роботи AlphaEarth через платформу Google Earth Engine, що спеціалізується на даних про навколишнє середовище. Компанія розраховує, що це сприятиме подальшим науковим дослідженням у сферах продовольчої безпеки, боротьби з вирубкою лісів, управління природними ресурсами та аналізу наслідків зміни клімату.

Нещодавно австралійські вчені з Національного наукового агентства CSIRO розробили програму машинного навчання, що дозволяє штучному інтелекту читати рентгенівські знімки грудної клітини, враховуючи повний анамнез пацієнта. За результатами тестування, ця технологія виявилася на 17% точнішою за професійних рентгенологів у встановленні діагнозів. Використання ШІ в медицині є актуальним, адже подібні технології дозволяють не лише підвищити швидкість і точність діагностики, але й частково розв'язати проблему нестачі медичних кадрів у всьому світі.