Imagine ser capaz de perguntar a um chatbot:“Você pode me fazer um mapa de classificação extremamente preciso do cultivo agrícola no Quênia?” ou "Os prédios estão afundando na minha rua?" E imagine que a informação que chega é cientificamente sólida e baseada em dados verificados de observação da Terra.



A ESA, em conjunto com parceiros tecnológicos, está a trabalhar para tornar esta ferramenta uma realidade, desenvolvendo aplicações de IA que irão revolucionar a recuperação de informação na observação da Terra.

Uma ajuda digital para dados

A observação da Terra gera grandes volumes de dados vitais todos os dias, mas é difícil para os seres humanos, por si só, garantir que obtemos o melhor valor desses dados. Felizmente, a IA ajuda a interagir com conjuntos de dados tão grandes e complexos, identificando as principais características e apresentando as informações num formato fácil de utilizar.

A I*STAR, por exemplo, uma actividade co-financiada pelo programa ESA InCubed, desenvolveu uma plataforma que utiliza IA para monitorizar eventos actuais, como terramotos ou erupções vulcânicas, para que os operadores de satélite possam planear automaticamente as próximas aquisições de dados para os clientes.

A ferramenta SaferPlaces AI, novamente apoiada pela InCubed, cria mapas de inundações para equipes de resposta a desastres, mesclando medições in situ com dados de satélite. SaferPlaces foi crucial para os esforços de avaliação de danos durante as inundações do ano passado em Emilia-Romagna, na Itália.

Nos últimos anos, o progresso da IA ​​acelerou tremendamente, com o avanço de ferramentas como ChatGPT e Gemini surpreendendo até mesmo os especialistas na área. Para aproveitar esta inovação transformadora e capturar as oportunidades proporcionadas por esta tecnologia, um próximo passo natural é construir uma investigação baseada em texto no estilo ChatGPT com dados de observação da Terra.

Juntamente com vários parceiros das áreas do espaço, computação e meteorologia, a ESA está actualmente a desenvolver um assistente digital de observação da Terra que compreenderá as perguntas humanas e responderá com respostas semelhantes às humanas - conhecidas como capacidades de linguagem natural.

Não é de surpreender, porém, que haja uma série de peças do quebra-cabeça a serem completadas para criar esse assistente digital, começando pela força motriz que o sustenta, o modelo básico.

O motor rugindo sob o capô

Os modelos de IA funcionam através do treino e da melhoria ao longo do tempo, mas na aprendizagem automática mais tradicional, a máquina tem de ser alimentada com grandes conjuntos de dados que foram rotulados, muitas vezes por um ser humano.

Insira os modelos de fundação, que adotam uma abordagem muito diferente. Um modelo básico é um modelo de aprendizado de máquina que treina, em grande parte sem supervisão humana, em fontes consideráveis ​​e variadas de dados não rotulados. Os modelos de fundação são bastante gerais, mas podem ser adaptados para aplicações específicas.

O resultado é um motor de IA flexível e poderoso e, desde a sua criação em 2018, os modelos básicos contribuíram para uma enorme transformação na aprendizagem automática, impactando muitas indústrias e a sociedade como um todo.

O ESA Φ-lab tem várias iniciativas em curso para a criação de modelos básicos dedicados a tarefas relacionadas com a observação da Terra. Estes modelos utilizam dados para fornecer informações sobre temas ambientalmente críticos, como fugas de metano e mitigação de eventos climáticos extremos.

Um projeto modelo de fundação, PhilEO, começou no início de 2023 e agora está atingindo a maturidade. Um quadro de avaliação baseado em dados globais do Copernicus Sentinel-2, e em breve o próprio modelo PhilEO, serão divulgados à comunidade de observação da Terra, a fim de estimular uma abordagem colaborativa, promover o desenvolvimento no terreno e garantir que o modelo básico derivado seja amplamente validado.

A imagem acima mostra a Estrutura Richat, o tipo de recurso que o modelo PhilEO aprendeu a reconhecer sem supervisão humana.

A interface humana

Iniciativas separadas da ESA estão a analisar a extremidade humana do puzzle – criando o assistente digital que responderá a uma pergunta em linguagem natural de um utilizador, processará os dados correctos através de modelos de base de observação da Terra e produzirá a resposta em texto e/ou imagens.

Um gêmeo digital precursor da Terra demonstrou recentemente que seu protótipo de assistente digital pode realizar tarefas multimodais, pesquisando entre vários arquivos de dados, como Sentinel-1 e 2, para comparar informações.

Uma actividade Φ-lab da ESA, com início previsto para Abril, irá explorar o processamento de linguagem natural para extrair e analisar informações de fontes de texto de observação da Terra verificadas, juntamente com a interpretação de consultas de especialistas e utilizadores em geral. Esta atividade acabará por conduzir à criação de um assistente digital totalmente funcional.

“O conceito de um assistente digital de observação da Terra que possa fornecer uma ampla gama de informações de fontes variadas é uma perspectiva tentadora e, como mostram essas iniciativas, há uma série de blocos de construção fundamentais a serem implementados para atingir esse objetivo”, comenta Chefe do laboratório Φ da ESA, Giuseppe Borghi.

"Dado o progresso extremamente encorajador já alcançado com o PhilEO e o precursor do assistente digital, espero plenamente que os novos projetos produzam resultados revolucionários no futuro próximo."

Fornecido pela Agência Espacial Europeia