ZMSC, 04/09/2023
Por Fermin Koop
Isto poderia ser uma virada de jogo para o monitoramento por satélite.
A missão Sentinel-2, dois satélites idênticos operados pela Agência Espacial Europeia, fornece cobertura semanal do mundo. Os satélites gêmeos monitoram constantemente os ecossistemas, mapeiam desastres naturais e verificam a qualidade da água. No entanto, em comparação com satélites comerciais, o Sentinel-2 tem uma resolução relativamente baixa, o que significa que uma turbina eólica offshore, por exemplo, ocupa apenas dez pixels na imagem – o que não é suficiente para tirar muitas conclusões.
É aqui que entra o Satlas AI. Satlas oferece um novo mapa online criado pelo Allen Institute for AI – fundado pelo falecido cofundador da Microsoft, Paul Allen. Ele usa imagens dos satélites Sentinel-2 e melhora a resolução borrada do solo usando modelos de aprendizagem profunda para preencher as lacunas e gerar imagens de alta resolução.
Os resultados são bastante impressionantes e falam por si. Abaixo você pode ver como uma imagem borrada de satélite do assentamento foi aprimorada.
O mapa melhorado inclui atualmente três tipos de dados: infraestrutura marítima (turbinas eólicas e plataformas offshore), infraestrutura de energia renovável (turbinas eólicas onshore e parques solares) e cobertura arbórea. Os dados são atualizados todos os meses e incluem as mesmas partes do mundo monitoradas pelo Sentinel-2 (a maior parte do mundo, excluindo a Antártica).
Os desenvolvedores disseram ao The Verge que esta é uma das primeiras demonstrações de imagens de super-resolução (técnicas que aumentam a resolução nativa de um sistema de imagem) em um mapa global. É gratuito e os dados podem ser baixados. Você pode conferir parques solares e turbinas eólicas em qualquer lugar e analisar a evolução da cobertura florestal.
Não foi um trabalho fácil configurá-lo. Os desenvolvedores tiveram que analisar manualmente as imagens para rotular turbinas eólicas, plataformas offshore, fazendas solares e copas de árvores – treinando os modelos de aprendizagem profunda para reconhecer esses recursos. Em seguida, eles alimentaram o modelo com imagens de baixa resolução para que ele pudesse prever detalhes de subpixel nas imagens de alta resolução geradas.
“O Satlas combina o poder da IA moderna com a escala das imagens de satélite de domínio público para fornecer monitoramento mensal do planeta”, diz o site do Satlas. “Aproveitamos os mais recentes avanços em IA, para processar imagens de forma robusta neste domínio desafiador, e produzir uma variedade de produtos de dados geoespaciais que disponibilizamos gratuitamente.”
Os desafios restantes
Embora impressionante, existem alguns detalhes que ainda precisam ser melhorados. Satlas, como outros modelos de IA, é propenso a alucinações – gerando resultados diferentes dos esperados. Ani Kembhavi, diretor de visão computacional do Allen Institute, disse ao The Verge que estava desenhando edifícios de maneiras engraçadas, como trapezoidais em vez de retangulares.
O Satlas já está sendo utilizado pelo Skylight do AI2 para detectar embarcações envolvidas na pesca ilegal. Os desenvolvedores esperam que outros cientistas e organizações ambientais e terrestres também possam começar a usá-lo em breve. A seguir, eles planejam criar outros tipos de mapas, como um que possa identificar os diferentes tipos de culturas plantadas em todo o planeta.
“Nosso objetivo era criar um modelo básico para monitorar nosso planeta”, disse Kembhavi. “E depois de construirmos este modelo básico, ajustá-lo para tarefas específicas e depois disponibilizar estas previsões de IA a outros cientistas, para que possam estudar os efeitos das alterações climáticas, e outros fenómenos que estão a acontecer na Terra.”
Artigos recomendados: Vigilância e Tech
Nenhum comentário:
Postar um comentário