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日期: 2025-08-01 | 来源: 量子位 | 有0人参与评论 | 专栏: 谷歌 | 字体: 小 中 大
地球的ChatGPT时刻来了！
谷歌DeepMind推出AlphaEarth Foundations模型（下面简称AEF），实现高精度绘制地球。
诺奖得主、谷歌DeepMind首席执行官Demis Hassabis表示：它将为科学家提供近乎实时的地球观测。
该模型主要是解决了数据过载和信息不一致两大难题。简单来说就是观测数据多但高质量标注数据少，给绘制全球地图带来困难。
AEF就像一个虚拟卫星，整合了光学卫星图像、气候模拟等PB级的海量地球观测数据，能够利用多源、离散的数据生成通用的地理空间表示，让科学家能够按需创建地球地图，毫不费力实现全球测绘和监测。
由它生成的卫星嵌入数据集现已被联合国粮农组织、哈佛森林等超50个全球组织使用。
实际上，不只是科学家，普通人也能通过AlphaEarth Foundations轻松读懂地球的变化。
从大航海时代到现代，人类花了500年时间绘制地球，而现在AEF的出现让每天重新绘制地球成为现实。
这让前谷歌地图方面的研究员Bilawal Sidhu惊呼：谷歌朝着构建地球版ChatGPT迈出了重要一步。
来看看它是怎么做到的。
高精度追踪地球
多源信息融合，对时间连续建模
现在有卫星、雷达、无人机、气象站等无数设备，每天都在收集地球的图像、温度、湿度、地形等数据。
但不同国家、机构对于观测数据的标注标准可能不一样，并且地球表面随时在变化（比如森林被砍伐），但实地标注往往几年才更新一次，导致标注数据和实际情况脱节。
简单来说，地球观测数据就像“拍了无数张地球的照片”，但知道“照片里具体是什么”的标注却很少，这直接卡住了全球地图的绘制精度和效率。
而AEF的价值，就在于它能在标注稀少的情况下，依然用好海量观测数据，画出更准确的地图。
AEF是一种嵌入场模型，核心是时空精度编码器（STP），STP通过空间自注意力捕捉地理上的远距离关联，通过时间轴自注意力解析时序动态，再结合卷积操作保留局部精细特征。
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原文链接
原文链接: http://www.vancouverren.com/pda/news/op=view_cat/catid=488/
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