該地圖使用了來自歐洲空間局(European Space Agency)哨兵-2(Sentinel-2)衛(wèi)星的衛(wèi)星圖像。但是,這些圖像仍然無法清楚地顯示地面細(xì)節(jié),于是他們使用了一種名為“超分辨率”(Super-Resolution)的解決辦法。基本上就是使用深度學(xué)習(xí)模型來填補細(xì)節(jié),例如建筑物可能是什么樣子,從而生成高分辨率的圖像。
目前,Satlas 主要關(guān)注全球的可再生能源項目和森林覆蓋率。數(shù)據(jù)每月更新,包括哨兵-2 監(jiān)測的地球部分區(qū)域,這包括除了南極洲和遠(yuǎn)離陸地的公海之外的大部分地區(qū)。
該地圖顯示了太陽能發(fā)電場和陸上和海上風(fēng)力渦輪機(jī),還可以用它來查看樹冠覆蓋率隨時間的變化,這些對于試圖實現(xiàn)氣候和其他環(huán)境目標(biāo)的政策制定者來說非常重要。
據(jù)艾倫研究院稱,這是第一款覆蓋范圍如此廣泛且免費向公眾開放的工具,其開發(fā)者也表示,這可能是超分辨率技術(shù)在全球地圖中的首次展示。
當(dāng)然,還有一些問題需要解決。與其他生成式人工智能模型一樣,Satlas 也容易出現(xiàn)“幻覺”,有時會以一種奇怪的方式繪制建筑物,例如建筑物是矩形的,而模型可能認(rèn)為它是梯形或者別的什么,這可能是由于不同地區(qū)的建筑風(fēng)格差異導(dǎo)致模型難以預(yù)測。另一個常見的“幻覺”是在模型認(rèn)為應(yīng)該有汽車和船只的地方放置汽車和船只,這是基于訓(xùn)練模型所用的圖像。
為了開發(fā) Satlas,艾倫研究院的團(tuán)隊不得不手動瀏覽衛(wèi)星圖像,標(biāo)記出 3.6 萬臺風(fēng)力渦輪機(jī)、7 千個海上平臺、4 千個太陽能發(fā)電場和 3 千個樹冠覆蓋率。對于超分辨率,他們向模型輸入了同一地方在不同時間拍攝的許多低分辨率圖像。模型使用這些圖像來預(yù)測高分辨率圖像中的亞像素細(xì)節(jié)。
艾倫研究院還計劃擴(kuò)展 Satlas,提供其他類型的地圖,包括一種可以識別全球種植作物類型的地圖。