Novas tecnologias testadas pela NASA podem revolucionar a forma de agir diante de desastres ambientais e, para isso, satélites podem ser treinados para se tornarem mais inteligentes e autônomos. Em meados de julho, a agência espacial norte-americana anunciou o primeiro de uma série de voos experimentais que gerou resultados positivos. Pela primeira vez, um satélite de observação da Terra dentro de sua trajetória orbital “olhou para frente”, processou, analisou imagens a bordo e determinou para onde apontar seus instrumentos.
E por que isso é tão importante? Quem explica de forma simples é Steve Chien, pesquisador técnico em IA no Laboratório de Propulsão a Jato da NASA e o principal pesquisador do projeto chamado Dynamic Targeting: “Quando um ser humano vê árvores queimando, ele entende que a imagem pode indicar um incêndio florestal, não apenas uma coleção de pixels vermelhos e laranjas. Estamos tentando fazer com que a espaçonave tenha a mesma capacidade para ela, então, focar seus sensores no fogo”.
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Satélite com IA observou colunas de fumaça nos incêndios que tomaram Los Angeles no início do ano
Divulgação/Pexels (IslandHopper X)
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Observações espaciais
Apesar do recente teste a bordo de um satélite comercial, essa tecnologia vem sendo desenvolvida pela NASA há mais de dez anos e recebeu o nome de Dynamic Targeting, que pode ser entendida como “Alvo Dinâmico”. A ideia principal é tornar as naves espaciais inteligentes ao ponto de realizarem observações científicas mais rápidas e valiosas.
O satélite que realizou o teste em questão é o CogniSAT-6, projetado, construído e operado pela Open Cosmos e lançado ao espaço em março de 2024 em uma órbita heliossíncrona a uma altura de cerca de 500 km. Ele é embarcado com um processador complementar desenvolvido pela startup irlandesa Ubotica, que permite computação de ponta otimizada por machine learning.
A ideia primordial é possibilitar que o satélite realize um bom nível de análise de dados ainda em órbita, para dar respostas mais rápidas aos fenômenos detectados e reduzir o volume de processamento por meio da identificação e descarte de dados, por vezes, inúteis.
O método tradicional de observação espacial depende de satélites que apenas coletam informações e os transmitem ao chegarem em estações terrestres. O processamento de um volume gigantesco de dados pode levar dias, o que torna o sistema inviável para responder de forma eficiente a incêndios florestais, inundações e proliferações de algas nocivas, por exemplo.
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Divulgação/Unsplash (Iqro Rinaldi)
No primeiro teste de voo do Dynamic Targeting, realizado em julho deste ano, todo processo que envolveu identificação de fenômeno, processamento e análise prévia, para melhor realizar observações científicas, levou menos de 90 segundos sem qualquer envolvimento humano. Nesta primeira experiência, o objetivo era apenas “fugir” das nuvens.
Alvo Dinâmico
Satélites de observação da Terra com sensores ópticos costumam “olhar para baixo”, para tudo o que está abaixo deles, e em até dois terços do tempo possuem a visão bloqueada por nuvens. Por isso, o primeiro voo do Dynamic Targeting objetivou superar essa limitação.
Para isso, o CogniSAT-6 se inclina de 40 a 50 graus, de forma a apontar seu sensor óptico para a frente, capturando imagens 500 km adiante. A partir delas, um algoritmo treinado identifica as nuvens para que um software de planejamento possa determinar quando fazer visualizações mais eficazes. Ao sobrevoar locais nublados, o satélite cancela sua atividade, economizando dados. Sobre o céu limpo, ele redireciona o sensor para baixo para realmente observar a superfície.
Com o sucesso do voo inicial, a missão de melhorar as imagens de solo obtidas, evitando as nuvens, já foi superada. Outros modelos computacionais, no entanto, visam outros objetivos. Alguns deles, por exemplo, pretendem rastrear de forma autônoma fenômenos como incêndios florestais, erupções vulcânicas e tempestades raras com as mesmas velocidades de análise e processamento. Já existem algoritmos exclusivos para cada operação.
Resposta a desastres climáticos
Em outubro de 2024, quando o CogniSAT-6 já estava em órbita, a Espanha foi tomada por enchentes. Valência, terceira maior cidade espanhola, registrou em apenas oito horas o equivalente a um ano de chuva. Na ocasião, os dados de inundações processados de forma autônoma a bordo do satélite foram transmitidos para a Terra em minutos, estimando que 21% da região observada estava submersa.
O modelo de IA executado na ocasião foi o Swift (Surface Water Insights for Flood Tracking), desenvolvido pela NASA e executado no CogniSAT-6. “Esta demonstração tecnológica destaca o papel vital de satélites inteligentes, autônomos e equipados com IA no fornecimento de dados críticos em tempo real para auxiliar na mitigação de desastres e, em última análise, salvar vidas”, afirmou Fintan Buckley, CEO da Ubotica.
Dados que chegam mais rápido podem ajudar autoridades a tomar medidas eficientes
Divulgação/Unsplash (Saikiran Kesari)
Experimento semelhante foi realizado durante os incêndios florestais em Los Angeles, nos Estados Unidos, em janeiro de 2025, identificando colunas de fumaça que permitem o monitoramento da propagação do fogo por equipes de emergência.
Os resultados obtidos animam os pesquisadores que acreditam que as aplicações nas ciências da Terra serão inúmeras. Além dos casos já citados, espera-se que os satélites inteligentes ainda sejam capazes de detectar atividades vulcânicas, fazer o mapeamento de águas superficiais, vegetação e minerais e também a classificação do uso do solo.
Com informações de JPL NASA e Ubotica.
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