Nhiều năm qua, các vệ tinh quay quanh Trái đất đã liên tục thu thập hình ảnh và dữ liệu đo đạc về đất liền, rừng, đô thị và vùng ven biển, góp phần quan trọng vào quá trình nghiên cứu hành tinh. Tuy nhiên, vì dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, nên việc tổng hợp và phân tích thành một bức tranh thống nhất vẫn là thách thức, theo Euronews.

Mô hình mới của DeepMind, có tên AlphaEarth Foundations, được ví như “vệ tinh ảo” có thể lập bản đồ thế giới “ở bất kỳ nơi đâu và vào bất kỳ thời điểm nào”, ông Christopher Brown, kỹ sư nghiên cứu Google DeepMind, phát biểu tại buổi họp báo hồi tháng 7.

“Dù là theo dõi tình trạng cây trồng, giám sát nạn phá rừng hay các công trình xây dựng mới, nhà nghiên cứu giờ đây không còn phụ thuộc vào thời điểm vệ tinh bay qua nữa. Họ đã có nền tảng mới chứa dữ liệu địa không gian”, DeepMind cho biết trong thông cáo.

Hệ thống này kết hợp hàng nghìn tỷ hình ảnh từ hàng chục nguồn công khai, bao gồm ảnh vệ tinh, quét radar, bản đồ 3D bằng laser và mô phỏng khí hậu. Công nghệ có thể lập bản đồ toàn bộ diện tích đất liền và vùng ven biển của hành tinh, với độ chính xác tới từng ô vuông 10 mét. Dữ liệu của AlphaEarth Foundations còn tiết kiệm dung lượng hơn nhiều so với các hệ thống AI tương tự, giúp việc phân tích quy mô lớn trở nên khả thi hơn.

Trong giai đoạn thử nghiệm với dữ liệu từ 2017 đến 2024, AlphaEarth Foundations tỏ ra vượt trội so với mọi mô hình AI khác trong việc nhận diện mục đích sử dụng đất và ước tính đặc tính bề mặt, với tỷ lệ sai số trung bình thấp hơn 24%, theo nghiên cứu do DeepMind công bố. Google kỳ vọng công nghệ sẽ hỗ trợ nghiên cứu an ninh lương thực, nạn phá rừng, mở rộng đô thị và quản lý tài nguyên nước.

MỞ RỘNG BIÊN GIỚI NGHIÊN CỨU

AlphaEarth Foundations là một phần của xu hướng đang phát triển trong khoa học môi trường: sử dụng AI để biến dòng dữ liệu khổng lồ từ vệ tinh thành công cụ hữu ích cho hoạt động nghiên cứu Trái đất.

Nhờ dữ liệu độ phân giải cao, cập nhật thường xuyên, các nhà khoa học có thể đo lường chính xác sự thay đổi của môi trường và xác định nguyên nhân. Công nghệ này cũng hỗ trợ giám sát tác động biến đổi khí hậu, lập kế hoạch bảo tồn và quản lý tài nguyên như nước và đất nông nghiệp.

Năm 2020, nhóm nhà khoa học NASA và Đại học Copenhagen đã dùng AI nhận dạng cây từ ảnh vệ tinh, lập bản đồ 1,8 tỷ tán cây ở khu vực Sahel và Sahara, châu Phi. Nếu không có AI, công việc này sẽ cần hàng triệu người trong nhiều năm.

Từ năm 2022, vệ tinh SWOT của NASA tiến hành đo đạc độ phân giải cao về đại dương, hồ, hồ chứa và sông ngòi, bao phủ 90% bề mặt Trái đất, với độ chính xác gấp 10 lần công nghệ trước đó.

Năm 2024, Cơ quan Vũ trụ châu Âu (ESA) phóng vệ tinh EarthCARE để nghiên cứu tác động của mây và hạt bụi trong khí quyển đối với nhiệt độ Trái đất.

Một phần lớn dữ liệu của DeepMind xuất phát từ nhiệm vụ lâu năm của NASA và ESA, như vệ tinh Landsat, MODIS và Sentinel, chuyên theo dõi thảm thực vật, bờ biển, nguồn nước, tuyết và băng.

THỬ NGHIỆM THỰC TIỄN

Hơn 50 tổ chức trên toàn cầu đã thử nghiệm AlphaEarth Foundations để giám sát hệ sinh thái và quy hoạch đô thị.

Tại Brazil, sáng kiến môi trường MapBiomas đang dùng dữ liệu của mô hình này để theo dõi biến động nông nghiệp và môi trường, bao gồm cả rừng Amazon. Bộ dữ liệu hàng năm của AlphaEarth Foundations đã giúp họ tạo bản đồ “chính xác hơn, chi tiết hơn và nhanh hơn nhiều so với trước đây”, theo Tasso Azevedo, người sáng lập MapBiomas.

Google cho biết họ sẽ cung cấp dữ liệu này thông qua nền tảng Google Earth Engine để thúc đẩy nghiên cứu sâu hơn.