AlphaEarth Foundations AI: Работа с новой моделью мониторинга Земли в Google Earth Engine | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
06 Янв 2026 • Инструмент

AlphaEarth Foundations: ИИ, который видит Землю как пазл из миллиардов спутниковых пикселей

Практическое руководство по использованию AlphaEarth Foundations от DeepMind для анализа спутниковых данных в Google Earth Engine. Примеры кода, сравнение с аль

От чат-бота к картографу: как DeepMind переучила ИИ смотреть на Землю

Представьте, что у вас есть доступ к каждому спутниковому снимку планеты за последние годы. Миллионы терабайт данных. ИИ типа AlphaEarth Foundations не просто смотрит на эти картинки. Он превращает их в математические векторы - компактные цифровые отпечатки, по которым можно искать похожие ландшафты, отслеживать изменения и предсказывать экологические катастрофы. В Google Earth Engine этот ИИ уже работает.

AlphaEarth Foundations - это не очередная языковая модель. Это фундаментальная модель машинного обучения, обученная на петабайтах спутниковых данных. Она создаёт эмбеддинги (числовые представления) для каждого участка земной поверхности размером 1.5×1.5 км.

Что умеет эта штука на практике?

Забудьте про ручную классификацию лесов или поиск незаконных вырубок глазами. AlphaEarth делает три вещи, которые меняют правила игры:

  • Сжимает пространство: Превращает спутниковые снимки в 128-мерные векторы. Вместо терабайтов изображений - килобайты чисел.
  • Ищет похожие участки: Находит территории с аналогичными экологическими характеристиками по всему миру. Нужно найти все районы, похожие на выжженную степь в Казахстане? Пара запросов.
  • Отслеживает изменения во времени: Видит, как меняется эмбеддинг территории год от года. Незаметные человеческому глазу тренды становятся очевидными.

1Где взять данные и как начать

Всё уже загружено в Google Earth Engine под названием GOOGLE/AlphaEarth/AlphaEarth-Foundations/v1. Не нужно скачивать 50 ТБ на свой компьютер. Не нужно арендовать GPU ферму. Просто откройте Earth Engine Code Editor и начните запрашивать эмбеддинги.

💡
Модель обучена на данных Sentinel-2 с разрешением 10 метров. Она учитывает не только видимый спектр, но и инфракрасные каналы, что критически важно для анализа растительности и влажности почв.

Код, который работает прямо сейчас

Вот как выглядит базовый запрос к AlphaEarth Foundations. Никаких сложных конвейеров обработки изображений - просто укажите координаты и дату.

// Загружаем набор данных AlphaEarth
var alphaEarth = ee.ImageCollection('GOOGLE/AlphaEarth/AlphaEarth-Foundations/v1');

// Выбираем интересующий нас регион (например, озеро Байкал)
var region = ee.Geometry.Point([107.0, 53.0]).buffer(50000); // 50 км вокруг точки

// Фильтруем по времени и месту
var embeds = alphaEarth
    .filterBounds(region)
    .filterDate('2023-06-01', '2023-06-30')
    .first(); // Берём первый (и обычно единственный) доступный снимок

// Визуализируем первые 3 измерения эмбеддинга как RGB
var rgbVis = {
    bands: ['emb_0', 'emb_1', 'emb_2'],
    min: -3.0,
    max: 3.0
};

Map.centerObject(region, 10);
Map.addLayer(embeds, rgbVis, 'AlphaEarth Embeddings');

Этот код даст вам цветную карту, где похожие по эмбеддингам территории будут иметь схожие цвета. Водные поверхности, леса, города - всё получает своё числовое представление.

А теперь реальный пример: поиск экологических аналогов

Допустим, вы изучаете деградацию пастбищ в Монголии. Вам нужно найти все территории с похожими характеристиками по всему миру, чтобы понять глобальные тренды. Раньше это требовало месяцев работы экспертов. Теперь - несколько строк кода.

// Берём эмбеддинг для эталонного участка
var referenceEmbedding = alphaEarth
    .filterBounds(ee.Geometry.Point([102.0, 46.5])) // Координаты в Монголии
    .filterDate('2023-07-01', '2023-07-31')
    .first()
    .select('emb_.*'); // Выбираем все 128 измерений эмбеддинга

// Рассчитываем косинусное сходство со всеми эмбеддингами за тот же период
var globalEmbeds = alphaEarth.filterDate('2023-07-01', '2023-07-31');

var similarityMap = globalEmbeds.map(function(image) {
    var dotProduct = image.select('emb_.*')
        .multiply(referenceEmbedding)
        .reduce(ee.Reducer.sum());
    
    var norm1 = image.select('emb_.*')
        .pow(2)
        .reduce(ee.Reducer.sum())
        .sqrt();
    
    var norm2 = referenceEmbedding
        .pow(2)
        .reduce(ee.Reducer.sum())
        .sqrt();
    
    var cosineSimilarity = dotProduct.divide(norm1.multiply(norm2));
    return cosineSimilarity.rename('similarity');
}).mosaic(); // Собираем всё в одну карту

// Визуализируем результат
Map.addLayer(similarityMap, 
    {min: 0.7, max: 1.0, palette: ['blue', 'green', 'yellow', 'red']}, 
    'Cosine Similarity to Mongolian Steppe');

Красные области на карте будут показывать территории, наиболее похожие на вашу эталонную степь. Возможно, вы обнаружите аналоги в Казахстане, на Аляске или в Патагонии.

Важный нюанс: AlphaEarth Foundations не заменяет специализированные модели для конкретных задач (например, детекцию лесных пожаров). Она создаёт универсальные представления, на основе которых можно строить более точные специализированные модели.

С чем AlphaEarth Foundations конкурирует? Спойлер: почти ни с чем

На рынке геоаналитики есть альтернативы, но они решают другие проблемы. Вот что происходит:

ИнструментЧто делаетПочему это не AlphaEarth
Классический Google Earth EngineОбработка спутниковых снимков через ручные алгоритмыТребует экспертных знаний в дистанционном зондировании. AlphaEarth автоматически извлекает фичи.
Специализированные модели (например, для классификации земного покрова)Решают одну конкретную задачу с высокой точностьюНе умеют искать аналоги или работать с unseen данными без дообучения.
Нейрометеум от ЯндексаПрогнозирует погодуЭто про атмосферу, а не про земную поверхность. Разные домены.
Genie 3 от DeepMindПредсказывает будущие кадры в видеоGenie работает с последовательностями изображений, AlphaEarth - со статичными пространственными паттернами.

По сути, AlphaEarth Foundations занимает уникальную нишу фундаментальных моделей для спутниковых данных. Как GPT для текста, но для геопространственной информации.

Где AlphaEarth Foundations ломается (и как это обойти)

Модель обучена на данных Sentinel-2. Это значит:

  • Нет ночных снимков: Sentinel-2 не снимает ночью. Для анализа городского освещения или ночных пожаров нужны другие данные.
  • Разрешение 1.5 км: Не увидите отдельные дома или автомобили. Для детального анализа нужны коммерческие спутники.
  • Облачность - проблема: Как и любой оптический спутник, Sentinel-2 не видит сквозь облака. Нужно агрегировать данные за длительные периоды или использовать радарные снимки.

Что делать? Комбинируйте AlphaEarth с другими источниками. Например, используйте её эмбеддинги как дополнительные фичи в своей модели, которая также обрабатывает радарные данные Sentinel-1.

// Пример комбинации AlphaEarth с другими данными
var alphaEarthEmbedding = alphaEarth.filterDate('2023-06-01', '2023-06-30').first();

// Добавляем данные о высоте (SRTM)
var elevation = ee.Image('USGS/SRTMGL1_003');

// Добавляем ночные снимки (VIIRS)
var nighttimeLights = ee.ImageCollection('NOAA/VIIRS/DNB/MONTHLY_V1/VCMSLCFG')
    .filterDate('2023-06-01', '2023-06-30')
    .mean();

// Объединяем всё в один мультиспектральный набор данных
var combinedData = ee.Image.cat([
    alphaEarthEmbedding.select('emb_.*'),
    elevation,
    nighttimeLights
]).float();

// Теперь можно обучать свою модель на этом обогащённом наборе фич

Кому это нужно? (Спойлер: почти всем, кто работает с планетой)

Если вы делаете что-то из этого списка, AlphaEarth Foundations сэкономит вам месяцы работы:

  • Экологи и климатологи: Отслеживание деградации земель, мониторинг карбоновых стоков, оценка воздействия пожаров.
  • Сельское хозяйство: Поиск аналогичных почвенно-климатических зон для испытания новых культур.
  • Городское планирование: Анализ урбанизации, поиск городов со схожей структурой застройки.
  • Страховые компании: Оценка рисков природных катастроф на основе исторических аналогов.
  • Исследователи: Кто просто хочет понять, как работает фундаментальная модель на геопространственных данных.
💡
Для корпоративных пользователей Google уже предлагает AI Playbook с готовыми пайплайнами автоматизации отчётности по устойчивому развитию. AlphaEarth идеально встраивается в такие workflow.

Что дальше? Мир, где ИИ видит планету целиком

AlphaEarth Foundations - только начало. Скоро появятся:

  • Мультимодальные модели: Которые будут комбинировать спутниковые снимки с данными социальных сетей, экономической статистикой, климатическими моделями.
  • Прогнозирующие системы: Не просто описывающие текущее состояние, но предсказывающие будущие изменения. Что-то вроде Genie 3, но для экосистем.
  • Персональные картографы: Модели, которые будут адаптироваться под конкретные нужды пользователя. Как Models Explorer помогает найти подходящую модель, так и будущие системы будут предлагать оптимальные алгоритмы для конкретной географической задачи.

Пока что AlphaEarth Foundations требует знаний Google Earth Engine и JavaScript/Python. Но скоро интерфейсы станут проще. Возможно, через пару лет вы будете просто говорить: "Найди все территории, которые за последние 5 лет превратились из леса в пустыню" - и получать готовый отчёт.

А пока что откройте Earth Engine, скопируйте код из этой статьи и начните смотреть на планету глазами ИИ. Это проще, чем кажется. И страшнее, чем можно представить.

←
На главную