Il nuovo sistema AlphaEarth Foundations di Google rappresenta un’innovativa soluzione nel campo dell’osservazione terrestre, progettato per ridurre la dipendenza dai satelliti. Questo sistema crea un modello persistente e unificato della superficie terrestre e delle acque costiere, consentendo di ottenere dati più chiari e affidabili rispetto ai tradizionali sensori spaziali.
un uso affascinante dell’AI
questo è molto più di Google Earth
AlphaEarth Foundations integra enormi quantità di dati di osservazione della Terra, provenienti da radar, satelliti ottici e modelli climatici, in quello che Google definisce un embedding globale. Questo approccio permette di condensare i vasti dataset in riassunti uniformi che descrivono il pianeta in quadrati di 10 metri per 10. Il risultato finale è una replica digitale della Terra, sufficientemente compatta per essere analizzata su larga scala, ma ricca abbastanza da monitorare cambiamenti nell’uso del suolo e nella salute della vegetazione.
Quando i satelliti non riescono a fornire dati utili, AlphaEarth Foundations interviene. Ad esempio, in Ecuador, dove la copertura nuvolosa ha storicamente reso difficile il monitoraggio agricolo, AlphaEarth è riuscita a mappare terreni agricoli in diverse fasi senza attendere cieli sereni. In Antartide, nota per le sue difficoltà di copertura irregolare e scarsa luminosità, il modello ha reso visibili dettagli superficiali con grande chiarezza.
- Ecuador: monitoraggio agricolo efficace nonostante le nuvole
- Antartide: dettagli superficiali resi visibili
- Canada: cambiamenti nell’uso del suolo agricolo rivelati
efficienza tecnica del modello
AlphaEarth Foundations non si limita a produrre mappe esteticamente gradevoli; la sua efficienza tecnica è altrettanto significativa. Secondo Google, gli embedding richiedono sedici volte meno spazio di archiviazione rispetto ad altri sistemi AI simili. Inoltre, durante test comparativi, AlphaEarth ha mostrato un tasso d’errore inferiore del 24% rispetto ad altri modelli leader nel mapping AI.
Questa efficienza consente decisioni più rapide e accurate per scienziati e decisori politici. Non solo: Google sta rendendo disponibili oltre 1.4 trilioni di footprint all’anno attraverso il Google Earth Engine, accessibile a oltre cinquanta organizzazioni tra cui l’Organizzazione delle Nazioni Unite per l’alimentazione e l’agricoltura e Stanford University.
- Organizzazione delle Nazioni Unite per l’alimentazione e l’agricoltura
- Stanford University
- Progetto MapBiomas del Brasile
casi d’uso reali e immediati
I casi d’uso sono concreti e urgenti. Il Global Ecosystems Atlas utilizza il dataset per classificare ecosistemi poco o non mappati come deserti iperaridi e arbusteti costieri — informazioni cruciali per la pianificazione della conservazione. In Brasile, MapBiomas sfrutta gli embedding per monitorare l’espansione agricola e la deforestazione nell’Amazzonia.
Nell’ambito delle dichiarazioni da parte degli esperti, Nick Murray ha descritto il dataset come “rivoluzionario” per la mappatura degli ecosistemi. Tasso Azevedo ha evidenziato che consente “mappe più accurate ed efficienti” rispetto ai metodi tradizionali.
A lungo termine, AlphaEarth potrebbe essere combinato con modelli LLM avanzati come Gemini di Google per potenziare ulteriormente le capacità geospaziali intelligenti. Attualmente rappresenta un significativo passo avanti nell’osservazione terrestre: una transizione dall’affidamento sui limiti temporali dei satelliti verso una visione aggiornata continuamente grazie all’intelligenza artificiale.
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