AlphaEarth Foundations от Google DeepMind: революция в планетарном картографировании с помощью ИИ и «виртуального спутника»

Проблема данных в наблюдении Земли

С момента запуска первого спутника Landsat прошло более 50 лет, и объем данных наблюдения Земли вырос до беспрецедентных масштабов. Спутниковые снимки, радары, климатические модели и наземные измерения генерируют петабайты данных ежегодно. Однако главная проблема остается — высококачественные, глобально распределённые эталоны (ground-truth) получить сложно и дорого. Это ограничивает возможность быстро и точно картографировать важнейшие показатели планеты, такие как типы культур, вырубка лесов, водные ресурсы и последствия стихийных бедствий, особенно с высокой пространственной и временной точностью.

Знакомство с AlphaEarth Foundations: концепция «виртуального спутника»

AlphaEarth Foundations (AEF) от Google DeepMind — это прорывная геопространственная AI-модель, которая решает эти проблемы масштабируемости, эффективности и нехватки данных. Вместо физического спутника AEF выступает как «виртуальный спутник»: ИИ-система, объединяющая петабайты данных наблюдения Земли с разных источников — оптические снимки, радары, LiDAR, цифровые модели высот, экологические данные, геотегированный текст и многое другое — в единое, компактное и информационно насыщенное геопространственное представление.

Эти embedding поля представляют собой ежегодные глобальные слои с разрешением 10×10 метров, отражающие ключевые особенности и изменения каждого участка Земли с 2017 года. В отличие от ожидания пролёта спутника или работы с неполными или закрытыми облаками изображениями, AEF способна создавать актуальные, готовые к анализу карты по запросу, заполняя пробелы и экстраполируя данные даже для регионов с недостатком информации.

Технические инновации AlphaEarth Foundations

Модель embedding поля и сжатие

AEF предлагает новую модель embedding поля, которая кодирует мультимодальные и мультитемпоральные данные наблюдения Земли в плотные 64-байтные векторы для каждого участка площадью 10 м². Эти векторы резюмируют локальный ландшафт, климат, состояние растительности, использование земель и другие характеристики во времени и по источникам данных. С помощью передового самообучения и контрастного обучения AEF восстанавливает прошлое и настоящее, а также интерполирует и экстраполирует данные для заполнения пропусков. Embedding векторы настолько компактны, что занимают в 16 раз меньше места, чем традиционные AI-модели, без потери точности, что важно для масштабного картографирования.

Нейросетевая архитектура Space-Time Precision

AEF использует уникальную нейросеть Space-Time Precision (STP), которая обрабатывает пространственные, временные и разрешающиеся характеристики одновременно:

• Пространственный путь: внимание ViT-подобного типа кодирует локальные структуры — рельеф, инфраструктуру, типы земельного покрова.
• Временной путь: слои внимания агрегируют данные датчиков за любые временные интервалы, обеспечивая непрерывное временное условие.
• Путь точности: иерархические свёрточные блоки сохраняют чёткость деталей при суммировании в более широких контекстах.
• Вспомогательные пути: геотегированный текст (например, Wikipedia, GBIF) добавляет семантические и физические метки, связывая модель с реальными знаниями. Обмен информацией между подсетями позволяет сохранять как локальный, так и глобальный контекст, создавая устойчивые embedding поля даже для непредставленных в обучении мест и времён.

Надёжность при отсутствии и шуме данных

AEF применяет двойное обучение «учитель-ученик», симулируя пропуски данных во входных источниках. Это обеспечивает стабильные результаты независимо от доступности датчиков при инференсе, что важно для постоянного глобального мониторинга.

Результаты и применение в реальных условиях

AEF протестирован на 15 сложных задачах картографирования — классификация покрова, типы культур, виды деревьев, регрессия испарения, обнаружение изменений (вырубка лесов, урбанизация) и др. По среднему показателю ошибка снизилась примерно на 24% по сравнению с лучшими аналогами, особенно в задачах ежегодного картографирования земель и водного баланса. В условиях ограниченного количества меток (1–10 образцов на класс) AEF показал лучшие или сопоставимые с экспертными моделями результаты.

AEF поддерживает непрерывное время, позволяя создавать карты для любых периодов, а не только для отдельных снимков.

Благодаря своей скорости, компактности и открытому доступу данные AEF уже используются правительствами, НКО, учёными и планировщиками для мониторинга сельского хозяйства, незаконной вырубки, экосистем, реагирования на стихийные бедствия, планирования засух, исследований биоразнообразия и визуализации инфраструктуры. Слои embedding размещены в Google Earth Engine, что обеспечивает доступность без необходимости мощного оборудования или сложного обучения моделей.

Влияние и перспективы

AlphaEarth Foundations меняет подход к наблюдению Земли, предоставляя универсальные, насыщенные информацией геопространственные представления, сокращая зависимость от специализированных моделей и дефицитных меток, ускоряя научные исследования и расширяя возможности для небольших организаций.

В будущем планируется повысить пространственное и временное разрешение, глубже интегрировать текстовые и краудсорсинговые данные для создания динамичных цифровых двойников Земли и улучшить устойчивость модели к редким и нестандартным ситуациям. Эта инфраструктура закладывает основу для более прозрачного, измеримого и оперативного взаимодействия с нашей планетой.