⚡️DeepMind выпустили фундаментальную модель AlphaEarth Foundations с геопространственными рассуждениями для решения различных задач в области аналитики, прогнозирования и т.д. Обучена на огромных массивах космоснимков, радарной съемки, 3D laser mapping, данных климатических симуляторов. Называют её «виртуальным спутником». Среди решаемых задач — подробные прогнозы погоды, прогнозирование наводнений и обнаружение лесных пожаров. Другие модели помогают улучшить городское планирование и здравоохранение, обеспечивая детальное понимание визуальной составляющей космоснимков, динамики населения и городской мобильности. Модель умеет генерировать подобные отчеты с объяснением ситуации по фрагменту данных пространственно-временных данных из разных источников (условный видеоряд данных разных типов по конкретной территории).

Конечно, не обошлось и без релиза данных, а именно эмбеддингов на основе пространственно-временных данных👇

To accelerate research and unlock use cases, we are now releasing a collection of AlphaEarth Foundations’ annual embeddings as the Satellite Embedding dataset in Google Earth Engine.

📍Плюс к этому выпустили сервис Google Earth AI, где собрали воедино все ИИ модели для анализа космических снимков

📍Про геопространственный reasoning можно почитать отдельно в блоге тут. В этом году впервые слушал доклад тему geospatial reasoning и обсуждал её потом с Йосси Матиасом (VP Google, Head of Google Research) на Machines can see. Огромные объём в данных из нескольких десятков организаций были «переварены» для обучения.