Запуск Google Earth AI знаменует собой поворотный момент для Enterprise GeoAI

Google анонсировала Google Earth AI - набор современных геопространственных моделей и наборов данных, предназначенных для решения важнейших глобальных задач. Эта инициатива явно “призвана помочь предприятиям, правительствам, ученым и исследователям решать насущные проблемы нашей планеты”. По сути, Google Earth AI объединяет многолетние исследования в области искусственного интеллекта в инструменты, которые могут влиять на принятие решений в реальном мире - от устойчивости к изменению климата до городского планирования – что знаменует собой поворотный момент, когда GeoAI (геопространственный ИИ) начинает активно использоваться предприятиями.

От климатических кризисов до городов: модели искусственного интеллекта с реальным воздействием

Что отличает Google Earth AI, так это его широкая направленность на решение насущных проблем и немедленная интеграция с широко используемыми платформами. Вместо изолированных экспериментов, эти модели уже используют миллионы функций в продуктах Google. Продемонстрированы следующие ключевые возможности:

Прогнозирование наводнений – охватывает речные бассейны более чем в 100 странах, предоставляя предупреждения о наводнениях за 7 дней для 700 миллионов человек. Такие прогнозы помогают правительствам и страховым компаниям смягчать последствия стихийных бедствий. Отслеживание лесных пожаров – в режиме реального времени в 27 странах с помощью Google Maps искусственный интеллект определяет границы лесных пожаров, чтобы помочь службам экстренного реагирования. Это может защитить имущество и информировать коммунальные службы во время сезонов лесных пожаров.
Прогнозирование циклонов – Национальный центр по борьбе с ураганами США тестирует прогнозы циклонов, основанные на искусственном интеллекте, что повышает эффективность раннего предупреждения о штормах. Такие отрасли, как энергетика и логистика, выигрывают от повышения готовности к штормам.

Оптимизация дорожного движения (проект Green Light) – Светофоры, оптимизированные с помощью искусственного интеллекта, установлены в 20 городах на 4 континентах и позволяют сократить количество остановок на 30%, а выбросы вредных веществ - на 10%. Это повышает мобильность в городах и качество воздуха, что выгодно как градостроителям, так и предприятиям.
Эти примеры иллюстрируют, как GeoAI напрямую экономит время, затраты и даже жизни. Руководитель по климатическим технологиям отметил, что подобные модели уже оказывают «реальное влияние» на сокращение выбросов и решение климатических приоритетов. Действительно, модели наводнений и лесных пожаров Google — это не просто технические демонстрации; Они предоставляют полезную информацию, например отправляют оповещения о наводнениях через Поиск и Карты, на которые полагаются сообщества и предприятия.

Платформенный подход — Искусственный интеллект плюс большие данные для поддержки принятия решений

Помимо отдельных моделей, искусственный интеллект Google Earth представляет собой платформенный подход к геопространственному интеллекту. Он основан на недавнем исследовании Google Geospatial Reasoning, которое сочетает в себе мощный ИИ (например, готовящийся к выпуску генеративный ИИ Gemini от Google) с богатыми глобальными наборами данных. Цель состоит в том, чтобы предоставлять аналитику, а не только данные, отвечая на сложные пространственные вопросы для пользователей. Например, предприятие может спросить, какие районы наиболее подвержены риску как наводнений, так и роста населения, а помощник с искусственным интеллектом может проанализировать спутниковые снимки, карты и демографические данные, чтобы дать четкий ответ. Интеграция Google Earth AI с Google Cloud и Earth Engine означает, что компании, скорее всего, смогут использовать эти модели через знакомые интерфейсы и облачные API, встраивая геопространственный ИИ в свои существующие рабочие процессы.

Важно отметить, что Google нацелен на удобство использования. «Простота превыше всего» становится темой в GeoAI, а это означает, что эти передовые инструменты упаковываются таким образом, чтобы неспециалисты могли ими пользоваться. На практике специалист по устойчивому развитию в корпорации может использовать информационную панель Google Earth AI для мониторинга угроз лесных пожаров на объектах, а аналитик агробизнеса может получить автоматизированную оценку воздействия засухи, не нуждаясь в команде специалистов по обработке и анализу данных для создания моделей с нуля. Такое снижение технических барьеров является ключом к внедрению на предприятиях.

Ценность для бизнеса и забота об устойчивом развитии

Экономическое обоснование ИИ Google Earth заключается в принятии более эффективных решений на основе более качественных данных. Объединяя спутниковые снимки, данные о погоде, данные о мобильности и многое другое, комплекс может обеспечить «глубокое понимание» таких факторов, как динамика населения и городская мобильность. Для лиц, принимающих решения на предприятиях, это приводит к таким выводам, как приоритетность инвестиций в инфраструктуру, как оптимизировать цепочки поставок против климатических рисков или где страховые риски наиболее высоки — и все это на основе анализа искусственного интеллекта в глобальном масштабе. Технологические инвесторы видят в этом возможность получения новой ценности от данных наблюдения за Землей, которые долгое время были недостаточно используемым активом во многих отраслях.

Стоит отметить, что действия Google также согласуются с растущим интересом корпораций к вопросам ESG (экология, социальная сфера, управление) и устойчивости к изменению климата. Поскольку компании сталкиваются с необходимостью отчитываться о своём воздействии на окружающую среду и снижать его, такие инструменты, как Earth AI, могут предоставлять данные и прогнозы, необходимые для принятия мер. Например, автоматизированные оповещения о вырубке лесов или анализ углеродного следа, получаемый на основе спутниковых данных, могут быть использованы в отчётах и ​​стратегиях устойчивого развития. Один из отраслевых экспертов отметил, что такие инициативы, как Earth AI, «превращают данные в реальные климатические решения» — именно к такому импульсу призывают международные агентства.

Тем не менее, некоторые поднимают вопрос о собственном экологическом следе ИИ – энергетических затратах и ​​выбросах CO2, связанных с обучением этих масштабных моделей. Позиция Google, разделяемая Международным энергетическим агентством, заключается в том, что конечный эффект зависит от использования ИИ в интересах устойчивого развития. Другими словами, если модели, подобные Earth AI, помогают сократить больше выбросов (благодаря оптимизации и раннему предупреждению), чем производят сами, это явная выгода для планеты и обеспечения непрерывности бизнеса.

Поворотный момент для GeoAI в корпоративной среде

Запуск Google Earth AI — это убедительный сигнал о том, что GeoAI развивается, переходя от исследовательских лабораторий к практическому использованию на предприятиях. С появлением технологического гиганта, предлагающего «ИИ как услугу» для решения геопространственных задач, можно ожидать более быстрого внедрения этой технологии в различных отраслях. Оптимистичный взгляд, который в значительной степени разделяют специалисты по геопространственным данным, заключается в том, что эти инструменты раскроют бизнес-ценность данных наблюдения Земли, которые существовали годами, но были труднореализуемы. От более разумного распределения ресурсов в государственных органах до новых страховых продуктов, основанных на оценке рисков в режиме реального времени, возможности расширяются.

GeoAI уже здесь, и он становится всё более доступным. Руководителям предприятий следует принять во внимание, что использование спутниковых и сенсорных данных с помощью ИИ больше не является экзотическим экспериментальным проектом, а становится конкурентной необходимостью.