10 月 22 日，Google DeepMind 發布森林型別地圖 Forest Typology（ForTy），把地球上每 10×10 米的地塊劃入天然林、人工林與樹作物等不同型別。官方強調，未經採伐的天然林在碳儲量與生物多樣性上遠高於每一二十年砍伐一次的單樹種人工林，這正是需要按地塊區分森林型別的原因；而不同森林從空中看可能完全相同，因此 ForTy 還會追蹤各地塊隨時間的變化。該工具基於面向行星資料的基礎模型 AlphaEarth Foundations，讀取覆蓋 170 萬個站點、跨越多年的衛星影像，面向政府、企業、環保組織與科研人員，用於建置不涉及毀林的供應鏈。成果已發表於 Scientific Data，ForTy 2020 地圖與 2017–2025 時間序列於發布當天免費開放，並已在 Google Earth Engine 上線。DeepMind 未披露模型規模與具體使用方式。對做遙感與土地利用分析、習慣在 Google Earth Engine 取數的研究者與機構來說，這意味著可以直接呼叫一套 10 米解析度的森林型別與變化資料。
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Google DeepMind 發布 ForTy，用於追蹤森林隨時間發生的變化。它基於面向行星資料的基礎模型 AlphaEarth Foundations，讀取覆蓋 170 萬個站點、跨越多年的衛星影像，分辨出外觀相似但變化歷史不同的森林。該工具面向政府、企業、環保組織與科研人員，用於建置不涉及毀林的供應鏈。
Google DeepMind 免費開放 ForTy 2020 地圖與 2017–2025 時間序列，相關資料已在 Google Earth Engine 上線。該成果發表於 Scientific Data，其中 ForTy 2020 提供 2020 年地圖，時間序列覆蓋 2017–2025 年，可用於幫助機構建置無毀林供應鏈、保護重要天然林。使用者可通過 Google Earth Engine 免費獲取這些資料。
Google DeepMind 推出 ForTy，可把地球上每 10×10 米的地塊劃入不同的森林與樹作物型別。官方同時強調，未經採伐的天然林在碳儲量與生物多樣性上遠高於每一二十年砍伐一次的單樹種人工林，而這正是需要按地塊區分天然林、人工林與樹作物的原因。推文給出的是分類粒度與這組對比結論，未披露模型規模與使用方式。
Google DeepMind 發布 Forest Typology（ForTy）10 米森林型別地圖。該地圖區分天然林、人工林和農業林，用於識別毀林並幫助保護最重要的森林。
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