أحدث جوجل نموذج الذكاء الاصطناعي سوف يبحث عن الأرض ، ومن الناحية المثالية ، تساعدها. هذه هي الخطة ، على أي حال. المهمة هي معرفة مرة واحدة وإلى الأبد ، بتفصيل جيد ، ما نفعله على كوكبنا. من الأهمية بمكان ، بمجرد قيام النموذج بذلك ، سيشرح أيضًا ، على ما يبدو ، المكان الذي قد نكون قادرين على وضع الأشياء بشكل أفضل لمساعدة عالمنا.
تهدف أسس Alphaearth ، وهي فرع من نموذج DeepMind AI من Google ، إلى الاستفادة من التعلم الآلي وجميع GOBS و GOBS من البيانات التي استوعبتها Google حول كوكبنا على مدار العقدين الماضيين ، من أجل فهم كيفية تغير المناطق المحددة بمرور الوقت.
يستخدم النموذج نظامًا يسمى “التضمين” يأخذ تيرابايت من البيانات التي يتم جمعها من الأقمار الصناعية كل يوم ، وتحليلها ، ويضغطها لأسفل لتوفير مساحة التخزين. والنتيجة هي نموذج لمختلف المرشحات المتراكبة على الخرائط المشفرة بالألوان للإشارة إلى خصائص المواد وأنواع الغطاء النباتي ومصادر المياه الجوفية والإنشاءات البشرية مثل المباني والمزارع. تقول Google إن النظام سيكون بمثابة نوع من “القمر الصناعي الظاهري” ، مما يتيح للمستخدمين الاتصال عند الطلب معلومات مفصلة حول أي بقعة معينة على هذا الكوكب.
الهدف ، كما يقول Google ، هو أن يكون مستخدمو الخدمة قادرين على فهم أفضل لكيفية عمل أنظمة إيكولوجية محددة على هذا الكوكب ، بما في ذلك كيفية تختلف جودة الهواء وأشعة الشمس والمياه الجوفية وحتى مشاريع البناء البشرية وتتغير عبر المشهد. في نهاية المطاف ، تريد الشركة من النموذج أن يساعد في الإجابة على الأسئلة من دفع الحكومات والشركات التي ترغب في معرفتها ، على سبيل المثال ، التي قد يكون للنظم الإيكولوجية المزيد من الوصول إلى أشعة الشمس أو المياه الجوفية التي يمكن أن تساعد في تحديد أفضل المواقع لتنمية محصول معين. بدلاً من ذلك ، قد تساعد في تحديد المناطق على انخفاض الألواح الشمسية بأقصى قدر من المكافآت ، أو بناء هياكل في مواقع أكثر مرونة المناخ.
قام طراز Google الجديد بتعيين سطح معقد بالفعل في أنتاركتيكا – وهي منطقة يصعب التقاطها بسبب التصوير غير المنتظم – بتفصيل واضح. من المفترض أيضًا أن تكون قد حددت الاختلافات في استخدام الأراضي الزراعية الكندية التي لا تتمتع بالمرئي للعين المجردة.
