💥 پست تخصصی: AlphaEarth — آیندهٔ تصویربرداری زمین با هوش مصنوعی

🌍🔍 تا حالا Sentinel باز کردی و فقط ابر دیدی؟ یا داده‌های SAR و LiDAR رو خواستی کنار هم بذاری و هفته‌ها درگیر شدی؟
دیروز DeepMind اومد و گفت: بســه!
معرفی شد: AlphaEarth Foundations — یک موتور هوش مصنوعی که از انبوه داده‌های خام (اپتیکی، راداری، لایدار، اقلیم...) برای هر سلول ۱۰×۱۰ متر، یک بردار ۶۴ بعدی می‌سازه.

✨ مثل Night Sight — اما نه برای موبایل، برای کل سیاره!
مدلی که جاهای ابری یا ناقص رو کامل می‌کنه و داده‌ها رو ۱۶ برابر فشرده می‌سازه — آماده برای یادگیری ماشین.

📦 چی داخل این پیکسل هوشمند هست؟
♻️ارتفاع و توپوگرافی
♻️رطوبت خاک
♻️نوع و متریال سازه‌ها
♻️چرخه فصلی گیاهان
♻️و ده‌ها ویژگی مفید دیگه...


🚀 مزایا برای پژوهشگرها و فعالان داده:
♻️فقط 64 مقدار float برای شروع مدل PyTorch
♻️جستجوی شباهت اقلیمی-شهری
♻️تحلیل تغییرات بین سال‌ها (مثلاً از ۲۰۱۹ تا ۲۰۲۴)


🎯 آینده؟ AlphaEarth قراره با Gemini LLM ترکیب شه. فقط بگو: «جاهایی رو نشون بده که برداشت سویا توی خشکسالی افت کرده ولی جنگل‌زدایی نشده»
— و نقشهٔ تعاملی تحویل بگیر! 🌐

📌 پایگاه داده آماده در Google Earth Engine: SATELLITE_EMBEDDING/V1/ANNUAL

سیاره حالا یک عکس هوشمنده — و ما ژئوکدهایی داریم که آماده ماجراجویی ML هستن.

📎 منبع: DeepMind

🔗 @rss_ai_ir


---

#هوش_مصنوعی #پردازش_تصویر #ژئوانفورماتیک #EarthEngine #ماشین_لرنینگ #مدل_زبان_بزرگ #ماهواره #هوش_فضایی #فناوری_نوین #DeepMind #AlphaEarth #داده_فضایی #تحلیل_اقلیمی #ML4Earth #ژئودیتا #PyTorch #SatelliteImagery #AI4Science

-

🔥 گوگل دیپ‌مایند به‌تازگی مدل قدرتمند Gemini 2.5 Deep Think را برای کاربران نسخه Ultra منتشر کرده است.

📏 ظرفیت کانتکست این مدل به ۱ میلیون توکن می‌رسد و توانایی تولید خروجی تا ۱۹۲ هزار توکن را دارد — مناسب برای تحلیل‌های عمیق و مولدهای بسیار بزرگ.

📊 نتایج بنچمارک‌ها واقعاً شگفت‌انگیزند:

▪️ HLE: امتیاز ۳۴.۸٪
▪️ Live Code Bench: دقت ۸۶.۶٪
▪️ AIME 2025: عملکرد فوق‌العاده با امتیاز ۹۹.۲٪

😮 در حالی که همه درباره GPT-5 صحبت می‌کنند، گوگل بی‌سر و صدا یکی از بهترین مدل‌ها را عرضه کرده که عملاً مرزهای هوش مصنوعی را جابجا کرده.

📌 اگر به دنبال استفاده از مدل‌های پیشرفته برای تولید محتوا، کدنویسی یا پردازش داده‌های سنگین هستید، Gemini 2.5 یکی از بهترین گزینه‌های موجود است.

🟢 نظر شما در مورد این مدل جدید چیست؟ آیا وقت آن نرسیده که به نسخه Ultra کوچ کنیم؟

#هوش_مصنوعی #گوگل #Gemini #مدل_زبان #DeepMind
@rss_ai_ir ✅

🌍 Google DeepMind:
آیا Veo 3 واقعاً «دنیا را می‌فهمد»؟

❌گوگل مقاله‌ای منتشر کرده که در آن بررسی کرده آیا مدل Veo 3 فقط یک ابزار ساخت ویدیوست یا واقعاً درک فیزیکی و منطقی از جهان دارد. 🎥🤖

❌مدت‌هاست گوگل می‌گوید Veo چیزی فراتر از یک مدل ویدیوساز است — آن را به‌عنوان پایه‌ای برای آموزش نسل بعدی مدل‌ها، ایجنت‌ها و ربات‌ها می‌بیند.

---
🧠 چرا مهم است؟

✅دانشمندانی مانند Yann LeCun بارها گفته‌اند مشکل اصلی مدل‌های زبانی فعلی (LLMها) نداشتن درک از جهان مادی است.
به‌عبارتی، بدون فهم فیزیک و تعامل با واقعیت، رسیدن به AGI ممکن نیست.
---

🔬 در این پژوهش چه کردند؟

محققان Veo را در مجموعه‌ای بزرگ از وظایف آزمایش کردند:

♻️عبور از هزارتو (maze solving)
♻️مدل‌سازی فیزیکی (شناوری، اصطکاک، بازتاب، شکست نور و...)
♻️استدلال دیداری و تشخیص ویژگی‌های اشیا

📊 نتایج نشان می‌دهد:

✳️همچنین Veo 3 توانایی حل مسائل جدیدی را دارد که در آموزش خود ندیده است (مثلاً تشخیص اشیا بدون آموزش مستقیم).
✳️از نوعی «زنجیره تفکر دیداری» استفاده می‌کند که محققان آن را Chain-of-Frames (CoF) نامیده‌اند — مشابه Chain-of-Thought در LLMها.
✳️در حل هزارتوهای ۵×۵ به دقت ۷۸٪ در معیار pass@10 رسیده، که برای مدل ویدیویی بسیار قابل‌توجه است.

✳️درک قابل‌توجهی از قوانین فیزیکی جهان واقعی دارد.

---
⚡️ جمع‌بندی

⛔️همچنین Veo 3 تنها یک مدل تولید ویدیو نیست — بلکه نشانه‌ای از مدل‌های درک‌کننده جهان (World Models) است.
⛔️ممکن است همین مسیر، آینده یادگیری هوش مصنوعی را از متن به سمت درک و تعامل با واقعیت بصری و فیزیکی سوق دهد.

📄 مطالعه مقاله:
DeepMind Veo 3 Paper (2025)

#AI #DeepMind #Veo3 #WorldModel #AGI #Google #ChainOfFrames @rss_ai_ir