Mapa de Árvores e Energia Renovável contra Mudança Climática

Um mapa inovador que abrange projetos de energia renovável e a cobertura de árvores ao redor do mundo foi lançado oficialmente, revelando uma perspectiva aprimorada por meio da aplicação de Inteligência Artificial (IA) generativa.

Este empreendimento é parte da iniciativa Satlas, desenvolvida pelo Allen Institute for AI, uma organização fundada por Paul Allen, cofundador da Microsoft.

A IA Generativa Melhorando Imagens Espaciais

A ferramenta Satlas, inicialmente compartilhada com o The Verge, aproveita as imagens de satélite provenientes dos satélites Sentinel-2 da Agência Espacial Europeia. Embora essas imagens ofereçam uma visão panorâmica do solo, a resolução pode ser limitada.

Para superar essas limitações, a ferramenta utiliza uma funcionalidade conhecida como “Super-Resolução”, que emprega modelos de aprendizagem profundos para preencher detalhes ausentes ou embaçados, gerando imagens de alta resolução.

Foco na Energia Renovável ​​e Cobertura Arbórea Global

O Satlas, por enquanto, está direcionando seu foco para projetos de energia renovável e áreas arborizadas em todo o globo.

Uma base de dados é atualizada mensalmente e abrange uma vasta parte do planeta monitorada pelos satélites Sentinel-2, excluindo apenas partes da Antártida e regiões oceânicas distantes da costa.

Visualização superior: De Parques Solares a Cobertura de Copa de Árvores

Uma característica notável do Satlas é a capacidade de representar parques solares e turbinas eólicas tanto na terra quanto no mar.

Além disso, a ferramenta permite observar mudanças na cobertura de copa de árvores ao longo do tempo. Esses dados são cruciais para orientar decisões políticas em prol dos objetivos climáticos e ambientais.

É importante destacar que o Instituto Allen enfatiza que essa é uma das maiores e mais acessíveis ferramentas desse tipo já disponibilizadas ao público.

Desafios e Aperfeiçoamentos

Apesar dos avanços inovadores, o Satlas, focado em projetos de energia renovável, ainda enfrenta desafios, incluindo as características de “alucinações” geradas pela IA generativa.

Essas alucinações podem levar a representações distorcidas de edifícios e objetos, devido às variações nas características regionais que a IA pode não prever com precisão.

Esses aprimoramentos, no entanto, demonstram uma das primeiras aplicações globais de super-resolução em um mapa global.

Capacitação de IA por Meio de Dados Detalhados

O desenvolvimento do Satlas envolveu um processo minucioso, no qual a equipe do Allen Institute analisou manualmente imagens de satélite para rotular cerca de 36 mil turbinas eólicas, 7 mil plataformas offshore, 4 mil fazendas solares e 3 mil áreas de cobertura de copa de árvores.

Esse processo permitiu treinar modelos de aprendizagem profundos para identificar esses elementos de forma autônoma.

Além disso, para aperfeiçoar a super-resolução, os modelos foram alimentados com diversas imagens de baixa resolução do mesmo local, capturadas em momentos distintos, possibilitando a previsão de detalhes de alta resolução.

O Futuro do Satlas e suas Contribuições para a energia renovável

O Allen Institute planeja expandir o alcance do Satlas para oferecer outros tipos de mapas, incluindo a identificação global de culturas agrícolas e projetos de energia renovável.

Com essa ferramenta em constante desenvolvimento, Ani Kembhavi, diretor sênior de visão computacional do Instituto Allen, expressa o objetivo de fornecer uma plataforma fundamental para o monitoramento do planeta.

A disponibilidade das variações do IA para pesquisadores permite um estudo mais aprofundado dos efeitos das mudanças climáticas e de outras características terrestres em constante evolução.

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