Google DeepMind聯同Google Research宣布推出最新多模態地球觀測AI模型AlphaEarth Foundations，目的是重新定義我們理解地球的方式。該模型可整合來自不同類型數據源的大量資訊，包括多光譜衞星影像、氣候監測數據、地形資訊及人類活動紀錄，讓研究人員能更快速準確地建構地球表面、氣候變化及生態狀況的整體圖像。
這個模型特別針對地球觀測任務而設計，現時涵蓋超過1.4萬個觀測變數，當中包括土地覆蓋變化、氣溫分佈、氣壓變化、海洋動態等數據。研究團隊表示，AlphaEarth Foundations不僅擁有強大的預測能力，亦具備以過去數據訓練生成全新地圖的能力，從而協助學者和政策制定者掌握更清晰的環境趨勢。
AlphaEarth Foundations採用多模態大型語言模型架構，訓練數據來自不同機構釋出的開源資料庫，包括NASA MODIS、NOAA、ESA Copernicus等知名地球觀測系統，並覆蓋1990年至2022年間的全球數據，累積總量超過50億個地理數據點。透過高效率訓練技術，模型能自動識別不同環境類型及其變化趨勢，例如森林退化、極端氣候熱點、乾旱擴張等。
模型經過不同地理區域的測試後表現出高度穩定性及跨地區泛化能力。無論在撒哈拉沙漠、亞馬遜雨林還是南極冰層地區，AlphaEarth Foundations均可準確地生成當地變化預測圖層。這項能力令它成為全球科研及應用單位的潛在核心工具，特別在氣候研究、農業監測、城市發展及環境保育方面具重要價值。
除了資料整合及分析外，AlphaEarth Foundations亦強調開放性和共享性。Google Research表示未來將繼續公開更多模型權重與數據集，希望能促進學術及產業界合作，推動全球環境科學研究更進一步。研究團隊亦提到，他們正計劃釋出具互動性的平台工具，方便非專業用戶亦能利用AI技術參與環境分析。
透過這次合作，Google DeepMind與Google Research展示了AI在氣候科技領域的實質應用潛力，為地球系統建模樹立新標準，同時亦進一步驗證多模態AI在現實世界複雜問題上的解決能力。這不僅是一個技術突破，更可能是未來環境決策的重要轉捩點。
