Christopher F. Brown Michal R. Kazmierski Valerie J. Pasquarella William J. Rucklidge Masha Samsikova Chenhui Zhang et al

초록

전 세계적으로 지구 관측 데이터의 사상 초월적인 양이 지속적으로 수집되고 있으나, 물리적 측정과 관찰에 필요한 노력을 고려하면 고품질 라벨은 여전히 희소한 실정이다. 이로 인해 희소한 라벨을 지도로 변환하기 위한 맞춤형 모델링 연구에 막대한 투자가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 다양한 소스에서 공간적·시계열적·측정적 맥락을 통합하는 임베딩 필드 모델인 AlphaEarth Foundations을 소개한다. 이 모델은 지역에서 글로벌 규모에 이르는 지도 및 모니터링 시스템을 정확하고 효율적으로 생성할 수 있는 매우 일반화된 지공간 표현을 제공한다. AlphaEarth Foundations가 생성하는 임베딩은, 재학습 없이도 다양한 지도화 평가 세트에서 이전의 모든 특징 추출 방법을 일관되게 상회하는 성능을 보인다. 또한 2017년부터 2024년까지의 전 세계적, 연간 분석 준비 완료된 임베딩 필드 레이어 데이터셋을 공개할 예정이다.