جوجل تستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة تغير المناخ كما تفعل الأقمار الصناعية
جوجل ديب مايند تطلق نموذج ذكاء اصطناعي لرسم خرائط دقيقة للأرض
أعلنت شركة جوجل من خلال وحدتها المتخصصة في الذكاء الاصطناعي، ديب مايند، عن إطلاق نموذج جديد يُعرف باسم ألفا إيرث فاونديشنز (AlphaEarth Foundations)، والذي يعد قفزة نوعية في مجال رسم الخرائط الدقيقة للأرض. يهدف هذا النظام إلى مساعدة العلماء في فهم تغيرات البيئة بشكل أفضل من خلال توفير خرائط دقيقة في الوقت الحقيقي.
التحديات التي تواجه الباحثين في جمع البيانات البيئية
تُعد الأقمار الصناعية التي تدور حول الأرض أحد المصادر الرئيسية لجمع الصور والبيانات حول الأراضي والغابات والمدن والمسطحات المائية. ومع تعدد مصادر هذه الصور، قد يواجه العلماء صعوبات في دمجها في صورة واحدة شاملة تسهل تحليلها وفهمها.
كيف يعمل نموذج ألفا إيرث فاونديشنز؟
النموذج الجديد يعمل كقمر صناعي افتراضي، حيث يقوم بجمع تريليونات الصور من عدة مصادر، بما في ذلك صور الأقمار الصناعية وعمليات المسح الراداري، بالإضافة إلى خرائط الليزر ثلاثية الأبعاد ومحاكاة المناخ. ويستطيع رسم خرائط تفصيلية تغطي كل من اليابسة والمياه الساحلية على كوكب الأرض.
دقة البيانات وفاعليتها
يتميز النموذج بقدرته على توليد بيانات دقيقة تصل إلى مستوى 10 أمتار مربعة، وهو ما يجعل التحليلات واسعة النطاق أكثر كفاءة. وأشارت دراسات أولية أجرتها ديب مايند إلى أن ألفا إيرث فاونديشنز outperformت نماذج ذكاء اصطناعي أخرى بنسبة 24% في تحديد استخدام الأراضي وتقدير خصائص السطح.
أهمية النظام في الدراسات البيئية
تسعى جوجل من خلال هذا النظام إلى دعم الباحثين في مجالات متعددة مثل الأمن الغذائي، إزالة الغابات، التوسع الحضري، وإدارة الموارد المائية. فالنموذج يعتبر جزءًا من توجه متزايد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مراقبة ورصد التغيرات البيئية.
نماذج سابقة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في علم البيئة
سابقًا، استخدم علماء من وكالة ناسا وجامعة كوبنهاجن الذكاء الاصطناعي لرسم خرائط لأكثر من 1.8 مليار غطاء من الأشجار في المناطق الافريقية خلال عام 2020، وهو عمل يتطلب سنوات طويلة لولا هذه التقنية الحديثة.
الشراكات والاختبارات العالمية للنموذج
اختُبر نموذج ألفا إيرث فاونديشنز من قبل أكثر من 50 منظمة حول العالم، حيث استُخدمت بياناته في مبادرة برازيلية تعرف باسم ماب بيوماس لفهم تأثيرات التغيرات الزراعية والبيئية، خاصة في غابات الأمازون.
توفير بيانات البحث البيئي عبر Google Earth Engine
تسعى جوجل أيضًا إلى جعل مجموعة البيانات الخاصة بالنموذج متاحة عبر منصة Google Earth Engine، مما يتيح للباحثين الوصول إلى معلومات عالية الدقة لدعم أبحاثهم البيئية وزيادة فعالية الدراسات المستقبلية.
