Tại buổi họp báo ngày 28/7, kỹ sư nghiên cứu Christopher Brown (Google DeepMind, New York) cho biết công cụ này có thể hỗ trợ các nhà khoa học xác định địa điểm phù hợp cho dự án năng lượng sạch, nghiên cứu tác động sinh thái của biến đổi khí hậu, theo dõi nạn phá rừng và nhiều ứng dụng khác.
Một bài viết mô tả chi tiết cách xây dựng mô hình, các thử nghiệm ban đầu và bộ dữ liệu nền (giai đoạn 2017 - 2024) đã được công bố trên arXiv. Google khẳng định AlphaEarth có độ chính xác và mật độ dữ liệu vượt trội so với các mô hình AI tương tự, đồng thời giúp tiết kiệm thời gian xử lý và giảm tiêu thụ năng lượng.
Ông Nicholas Murray, nhà sinh học bảo tồn tại Đại học James Cook (Australia), cho biết nhóm của ông thường mất “hàng chục đến hàng trăm ngày” để xử lý dữ liệu vệ tinh trước khi có thể tạo ra bản đồ - chẳng hạn như mô tả sự thay đổi của vùng đất ngập triều theo thời gian. Ông kỳ vọng AlphaEarth sẽ giúp rút ngắn đáng kể quy trình này.
Google cho biết dữ liệu của AlphaEarth sẽ được cập nhật định kỳ và cung cấp dưới dạng đã xử lý hoàn chỉnh thông qua nền tảng Earth Engine - hệ thống điện toán đám mây của hãng, vốn đã tích hợp nhiều bộ dữ liệu về nông nghiệp, phá rừng và thời tiết. AlphaEarth sẽ kết nối các nguồn dữ liệu này để tạo ra một sản phẩm thống nhất, dễ khai thác hơn cho người dùng.
Mỗi điểm dữ liệu được đóng gói dưới dạng các ô vuông 10 mét, bao phủ toàn bộ bề mặt đất liền và vùng ven biển trên Trái Đất. Nhờ đó, AlphaEarth có thể tạo nên bức tranh nhất quán, chi tiết và toàn diện hơn về quá trình biến đổi của hành tinh.
Mô hình AI này chuyển đổi dữ liệu vệ tinh - như màu sắc, mây, địa hình - thành các dạng biểu diễn số, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm các đặc điểm như loại cây, tòa nhà hay mạch nước ngầm.
Giáo sư Solomon Hsiang (Đại học Stanford), đồng sáng lập một mô hình AI đối thủ mang tên MOSAIKS, nhận định: “Quy mô của dự án là chưa từng có. Tôi thực sự đánh giá cao nỗ lực này của nhóm phát triển”. Tuy nhiên, ông cũng lưu ý rằng tài liệu hiện có chưa đủ để đánh giá rõ hiệu quả của AlphaEarth so với các mô hình khác và kêu gọi Google công bố thêm dữ liệu thử nghiệm để cộng đồng khoa học có thể kiểm chứng và tiếp tục phát triển.
Google khẳng định hãng đã cung cấp đủ thông tin cần thiết để các nhà khoa học đánh giá hiệu năng của mô hình. Dù vậy, nhiều chuyên gia lưu ý rằng việc kiểm chứng và phát hiện giới hạn của công cụ vẫn sẽ phụ thuộc vào chính các nhà nghiên cứu khi áp dụng vào từng lĩnh vực cụ thể.
