AlphaEarth, l’Ai di Google che mappa la Terra con una precisione mai vista

Google DeepMind ha appena presentato AlphaEarth Foundations, un modello di intelligenza artificiale che funziona come un vero e proprio “satellite virtuale”, in grado di mappare l’intero pianeta con una precisione fino a 10 per 10 metri. Il sistema elabora petabyte di dati di osservazione terrestre provenienti da fonti multimodali, tra cui satelliti ottici come Sentinel 2 e Landsat, radar ad apertura sintetica (SAR), rilievi lidar 3D, modelli climatici, dati altimetrici e persino testi georeferenziati. Tutte queste informazioni vengono fuse in una rappresentazione digitale coerente del pianeta, resa disponibile attraverso il Satellite Embedding dataset su Google Earth Engine.

Il dataset annuale è pronto all’uso, distribuito con licenza open source (Apache 2.0) e corredato da tutorial e da un programma di grant fino a 5.000 dollari per applicazioni scientifiche. A differenza di molte soluzioni precedenti, non richiede fasi complesse di preprocessing (come il mascheramento delle nuvole o la correzione atmosferica), e consente così un accesso più immediato ed economico a capacità di osservazione terrestre avanzate. In questo modo, tecnologie fino a ieri riservate a grandi centri di ricerca o aziende con risorse computazionali significative diventano accessibili anche a enti locali, startup, ONG e università.

I numeri della nuova applicazione

AlphaEarth non è un satellite, ma agisce come se lo fosse. Il sistema interpreta decine di fonti eterogenee – dati ottici, radar, altimetrici, meteorologici e testuali – e le fonde in una singola rappresentazione numerica, chiamata “embedding”, che condensa l’informazione raccolta in un anno intero in uno spazio vettoriale a 64 dimensioni. È come tradurre l’aspetto, la funzione e la composizione di ogni metro quadro della Terra in una formula leggibile da una macchina. Questo consente non solo di ridurre lo spazio necessario per archiviare i dati, ma anche di migliorarne la qualità. I test mostrano una riduzione dell’errore medio del 24% rispetto agli approcci precedenti, con prestazioni superiori anche in condizioni complesse come quelle dell’Amazzonia, del Sahel o dell’Antartide.

Il risultato è una drastica riduzione (sedici volte meno) dello spazio di archiviazione. Tradotto in termini economici, significa una netta riduzione dei costi per l’analisi geospaziale su scala planetaria, un fattore cruciale per rendere accessibili tecnologie che fino a poco tempo fa erano riservate a grandi aziende e centri di ricerca. Il sistema analizza le superfici terrestri e le acque costiere del pianeta suddividendole in quadrati da 10×10 metri, e consente di tracciare i cambiamenti nel tempo con un livello di dettaglio straordinario. Ogni pixel, per intendersi, copre un’area più piccola di un campo da calcio, sufficiente per monitorare singoli isolati urbani o piccoli appezzamenti agricoli.