Google rolls out WeatherNext 2 for sharper forecasts

https://fed.brid.gy/r/https://nerds.xyz/2025/11/google-weathernext-2-ai-model/

Cada día veo más cerca el cambio a un servicio de pago de Google Earth Engine. Gasto que seguramente cubran las universidades.

Otra forma de pagar con impuestos a empresas privadas supongo.

La verdad, que si no fuera por la gran base de datos que tienen y la facilidad para descargarla (el 99% de para lo que lo uso), ni lo notaría.

#GoogleEarthEngine #GEE #SIG #Teledetección #apagar

Google ha publicado un nuevo dataset en su plataforma Google Earth Engine y está dando financiación para miniproyectos que lo usen. Me han propuesto que intente conseguir uno de estos miniproyectos --porque suma como IP que es tremendamente complejo de conseguir en España para noveles como yo (o eso dicen). El problema es que, según tengo entendido, Google está dando soporte al genocidio en gaza perpetrado por Israel.

Como me da urticaria saber esto, estoy sopesando si pedirlo o no. En caso de hacerlo, seguramente le proponga al jefe de hacerlo sobre la extensión del genocidio en Gaza. Seguramente no pasaría el filtro, pero no veo otra forma de usar el dinero de Google si no es para denunciar a Israel.

Por otro lado, la UE no se queda atrás en cuánto al genocidio y es la que financia uno de los proyectos en los que he estado trabajando.

Atrapado me siento.

#Google #GoogleEarthEngine #GenocidioEnGaza #Israel #Gaza #UE #UniónEuropea #Genocidio #Palestina

🧰 Practical GIS Tools

Have you explored Google Earth Engine? 🌍

It’s a planetary-scale platform for accessing and analyzing massive Earth science datasets, all powered by Google’s cloud infrastructure. ☁️📊

Earth Engine empowers researchers, policymakers, and developers to turn geospatial data into real-world insights.

🔗 Start exploring: https://earthengine.google.com/

#GeoTech #GIStools #EarthObservation #GoogleEarthEngine #GeospatialTechnologies #PracticalGIS #RemoteSensing #SpatialAnalysis

„Wirtualny satelita” od Google. AlphaEarth Foundations widzi więcej i dokładniej niż kiedykolwiek

Google DeepMind oraz Google Earth Engine zaprezentowały AlphaEarth Foundations – nowy, fundamentalny model sztucznej inteligencji, który ma zrewolucjonizować sposób, w jaki monitorujemy i analizujemy zmiany na powierzchni Ziemi.

Narzędzie działa jak „wirtualny satelita”, łącząc dane z wielu źródeł, aby stworzyć spójny i niezwykle szczegółowy obraz naszej planety.

Nowy model AI rozwiązuje dwa kluczowe problemy w obserwacji Ziemi: przeciążenie danymi oraz niespójność informacji pochodzących z różnych satelitów. AlphaEarth Foundations integruje petabajty danych – od optycznych zdjęć satelitarnych, przez radar, po symulacje klimatyczne – w jedną, zunifikowaną cyfrową reprezentację. Analizuje całą powierzchnię lądową i wody przybrzeżne Ziemi z precyzją do kwadratów o boku 10 metrów.

Kluczową innowacją jest tworzenie bardzo kompaktowych podsumowań danych, które wymagają 16 razy mniej miejsca na dysku niż w przypadku innych testowanych systemów AI. Jak podaje Google, w testach porównawczych model AlphaEarth Foundations był stale najdokładniejszy, osiągając średnio o 24% niższy wskaźnik błędu niż inne testowane modele.

Our new AI model AlphaEarth Foundations is mapping the planet in astonishing detail. 🌏🔍

Scientists will now be able to track the impact of deforestation, monitoring crop health, and more – significantly faster, thanks to our new datasets. 🧵 pic.twitter.com/rbojUifykg

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) July 30, 2025

Dane dostępne dla wszystkich

Aby przyspieszyć badania i umożliwić nowe zastosowania, Google udostępnia roczne zbiory danych wygenerowane przez model w ramach publicznego zestawu „Satellite Embedding dataset” w Google Earth Engine. Dzięki temu naukowcy, rządy i organizacje pozarządowe mogą prowadzić zaawansowane analizy, często przy użyciu zaledwie kilku linijek kodu.

Z danych korzysta już ponad 50 organizacji na całym świecie, w tym Organizacja Narodów Zjednoczonych do spraw Wyżywienia i Rolnictwa (FAO), Group on Earth Observations (GEO) oraz czołowe uniwersytety, jak Stanford czy Oregon State University.

„Zestaw danych Satellite Embedding rewolucjonizuje naszą pracę, pomagając krajom w mapowaniu niezbadanych dotąd ekosystemów – jest to kluczowe dla ustalenia priorytetów w działaniach na rzecz ochrony przyrody” – mówi Nick Murray, dyrektor Global Ecology Lab na James Cook University i lider projektu Global Ecosystems Atlas.

Innym przykładem jest organizacja MapBiomas, która wykorzystuje dane AlphaEarth do mapowania brazylijskich ekosystemów i analizowania zmian w rolnictwie. „Ten zestaw danych może odmienić sposób, w jaki pracuje nasz zespół – mamy teraz nowe możliwości tworzenia map, które są dokładniejsze, precyzyjniejsze i szybsze w produkcji” – powiedział Tasso Azevedo, założyciel MapBiomas. Google opublikowało również wideo (załączone powyżej z postu na X), na którym można zobaczyć, jak model radzi sobie z „widzeniem” przez chmury w Ekwadorze czy mapowaniem złożonej powierzchni Antarktydy.

#AI #AlphaEarthFoundations #Google #GoogleDeepMind #GoogleEarthEngine #MapBiomas #mapowanie #news #obserwacjaZiemi #sztucznaInteligencja #zmianyKlimatu