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Google DeepMind blog● 精選AI 評分70

Google DeepMind 發布 10 米解析度全球森林型別圖 ForTy

Google DeepMind 與 Google Research 聯合 WRI、IIASA 發布 ForTy 2020,把全球每一塊 10×10 米土地劃入原始林、自然再生林、人工林、種植園、樹木作物與農林複合、其他土地六類,作為歐盟森林砍伐法規(EUDR)的基準。隨附 2017–2025 年逐年時間序列,首次以 10 米精度顯示森林消失後被什麼取代:用材林、樹木作物農場還是其他用地。

Hacker News front pageAI 評分67

Google 芬蘭 AI 資料中心砍伐 300 公頃森林,監管介入

Google 在芬蘭的 130 億歐元 AI 資料中心專案,在環境影響評估完成前已清出約 300 公頃森林(約 420 個足球場),芬蘭許可與監督機構 LVV 已要求其當地公司 Tuike Finland Oy 作出解釋,施工可能被叫停。Google 稱清林完全符合芬蘭法規,動工前已勘察以確保不破壞高價值環境區域;芬蘭自然保護協會則援引衛星影像稱,本應受保護的區域已被推平,並請求 LVV 全面停工核查。

X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分60

@GoogleDeepMind: An untouched natural forest holds far more carbon and biodiversity than a single-species timber pla…

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。

X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分62

@GoogleDeepMind: Different forests can look identical from above, so ForTy tracks how they have changed over time.

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。

X @GoogleDeepMindAI 評分30

Google DeepMind 免費開放 ForTy 2020 地圖與時間序列

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。

r/ClaudeAI top of the dayAI 評分33

開發者用 Claude Code 製作義大利滑雪場 3D 地圖

開發者用 Claude Code 製作了義大利 La Thuile 滑雪場的 3D 地圖,該雪場跨邊境連線法國 La Rosière。資料指令碼用 Python 從 OpenStreetMap 下載雪道與纜車資料、從 AWS Terrain Tiles 獲取高程,最終打包成單個 0.8 MB 的 HTML 檔案,可在手機或桌面瀏覽器中執行。

The Verge AIAI 評分34

《Wildwood》導演稱 AI 與 Laika 定格動畫理念相悖

《Wildwood》導演、Laika CEO Travis Knight 公開表示,AI 與這家定格動畫工作室的理念背道而馳。這部 Laika 迄今最具野心的電影耗時五年完成,全片使用 230 多個木偶,僅主角 Prue 就有 36 個;49 名動畫師負責讓木偶動起來,參與制作的藝術家超過 1000 人。報導認為,這種依賴大量人力的漫長流程,與生成式 AI 所承諾的即時進展形成鮮明對比。