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- Pesquisadores treinaram com sucesso um modelo de aprendizado de m\u00e1quina a bordo de um sat\u00e9lite;<\/li>\n
- Foi a primeira vez que cientistas conseguiram fazer isso no espa\u00e7o;<\/li>\n
- Esse avan\u00e7o pode aprimorar o monitoramento e a tomada de decis\u00f5es em tempo real em diversos contextos;<\/li>\n
- Entre eles, est\u00e3o desde o gerenciamento de desastres at\u00e9 o combate ao desmatamento.<\/li>\n<\/ul>\n
Esse avan\u00e7o pode aprimorar o monitoramento e a tomada de decis\u00f5es em tempo real em diversos contextos \u2013 desde o gerenciamento de desastres at\u00e9 o combate ao desmatamento.<\/p>\n
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O projeto foi resumido numa publica\u00e7\u00e3o no servidor arXiv e apresentado na IGARSS (Confer\u00eancia Internacional de Geoci\u00eancias e Sensoriamento Remoto) em julho de 2023.<\/p>\n
Dados em sat\u00e9lites<\/h2>\n
(Imagem: ESA)<\/figcaption><\/figure>\n A coleta de dados por sat\u00e9lites de sensoriamento remoto \u00e9 fundamental para diversas atividades importantes. Entre elas, est\u00e3o: mapeamento a\u00e9reo, previs\u00e3o do tempo e monitoramento de desmatamento.<\/p>\n
No entanto, atualmente a maioria dos sat\u00e9lites apenas coleta dados passivamente, sem capacidade de tomar decis\u00f5es ou detectar mudan\u00e7as.<\/p>\n
Assim, os dados precisam ser transmitidos para a Terra para serem processados, o que geralmente leva v\u00e1rias horas ou at\u00e9 dias. Isso limita a capacidade de identificar e responder a eventos emergentes rapidamente, como desastres naturais.<\/p>\n
Treinamento de IA no espa\u00e7o<\/h2>\n
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Sat\u00e9lite ION SCV004, no qual IA foi treinada (Imagem: Universidade de Oxford)<\/figcaption><\/figure>\n Para superar essas restri\u00e7\u00f5es, um grupo de pesquisadores decidiu treinar o primeiro programa de aprendizado de m\u00e1quina no espa\u00e7o. Quem liderou os trabalhou foi o estudante de doutorado V\u00edt R\u016f\u017ei\u010dka, do Departamento de Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o da Universidade de Oxford.<\/p>\n
Em 2022, eles conseguiram convencer a miss\u00e3o “Dashing through the Stars” (“Correndo pelas estrelas”, em tradu\u00e7\u00e3o livre) a aceitar suas propostas de projeto a serem realizados a bordo do sat\u00e9lite ION SCV004, lan\u00e7ado em janeiro de 2022. Durante o outono de 2022, o c\u00f3digo do programa foi enviado ao sat\u00e9lite, que j\u00e1 estava em \u00f3rbita.<\/p>\n
Os pesquisadores treinaram um modelo simples para detectar mudan\u00e7as na cobertura de nuvens a partir de imagens a\u00e9reas diretamente dentro do sat\u00e9lite, ao inv\u00e9s de trein\u00e1-lo na Terra.<\/p>\n
O modelo foi baseado numa abordagem chamada “few-shot learning” (“aprendizagem com poucas tentativas”, em tradu\u00e7\u00e3o livre). Ele permite que o modelo aprenda as caracter\u00edsticas mais importantes a serem procuradas com algumas amostras para treinamento.<\/p>\n
Processo (muito) \u00e1gil<\/h2>\n
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Imagem: IM Imagery\/Shutterstock)<\/figcaption><\/figure>\n Uma vantagem chave dessa abordagem \u00e9 que os dados podem ser comprimidos em representa\u00e7\u00f5es menores, tornando o modelo mais r\u00e1pido e eficiente.<\/p>\n
Durante a fase de treinamento, o modelo RaVAEn comprime arquivos de imagens grandes em vetores de 128 n\u00fameros. Ele aprende a manter apenas os valores informativos nesse vetor, relacionados \u00e0 mudan\u00e7a que est\u00e1 tentando detectar – nesse caso, se h\u00e1 nuvens presentes ou n\u00e3o.<\/p>\n
Isso resulta num treinamento extremamente r\u00e1pido devido ao uso de um modelo de classifica\u00e7\u00e3o muito pequeno para treinar.<\/p>\n
A primeira parte do modelo, que comprime as novas imagens, foi treinada na Terra. J\u00e1 a segunda parte, que decide se a imagem cont\u00e9m nuvens ou n\u00e3o, foi treinada diretamente no sat\u00e9lite.<\/p>\n
Normalmente, desenvolver um modelo de aprendizado de m\u00e1quina exigiria v\u00e1rias rodadas de treinamento usando o poder de um conjunto de computadores interligados.<\/p>\n
No entanto, o modelo compacto da equipe concluiu a fase de treinamento (usando mais de 1,3 mil imagens) em cerca de um segundo e meio.<\/p>\n
IA na pr\u00e1tica<\/h2>\n
![](\"https:\/\/proxy.olhardigital.com.br\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/IA-satelite-espaco-02-1024x576.jpg\"alt "\\"[Tags]\\"decoding=\\"async\\"")
(Imagem: Universidade de Oxford)<\/figcaption><\/figure>\n Quando testado em dados novos, o modelo conseguiu detectar automaticamente se uma nuvem estava presente ou n\u00e3o em cerca de um d\u00e9cimo de segundo. Isso envolveu a codifica\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de uma cena equivalente a quase 450 campos de futebol.<\/p>\n
Segundo os pesquisadores, o modelo pode ser facilmente adaptado para realizar diferentes tarefas e usar outras formas de dados.<\/p>\n
Com esse avan\u00e7o, eles planejam desenvolver modelos mais avan\u00e7ados que possam diferenciar automaticamente entre mudan\u00e7as de interesse. Por exemplo: inunda\u00e7\u00f5es, inc\u00eandios, desmatamento e mudan\u00e7as naturais (como altera\u00e7\u00f5es na cor das folhas ao longo das esta\u00e7\u00f5es).<\/p>\n
Al\u00e9m disso, eles t\u00eam como objetivo desenvolver modelos para dados mais complexos, incluindo imagens de sat\u00e9lites hiperespectrais.<\/p>\n
Isso poderia permitir, por exemplo, a detec\u00e7\u00e3o de vazamentos de metano e teria implica\u00e7\u00f5es importantes no combate \u00e0s mudan\u00e7as clim\u00e1ticas.<\/p>\n
Com informa\u00e7\u00f5es da Universidade de Oxford<\/a><\/p>\n
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Fonte do Artigo <\/a>
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