IA consegue mapear grandes icebergs de forma 10 mil vezes mais rápida

Rede neural pode mapear com rapidez e precisão a extensão de grandes icebergs antárticos em imagens de satélite
Flavia Correia
Flavia Correia 09/11/2023 17:51, atualizada em 10/11/2023 21:47

Uma rede neural inovadora, elaborada por pesquisadores da Universidade de Leeds, no Reino Unido, demonstra uma eficiência notável na identificação rápida e precisa de grandes icebergs antárticos em imagens de satélite. Esta nova abordagem supera em 10 mil vezes os esforços manuais usados normalmente.

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De acordo com um comunicado da Agência Espacial Europeia (ESA), a arquitetura da rede, baseada no renomado design U-net, foi meticulosamente treinada com dados do satélite Sentinel-1 exibindo icebergs gigantes em diversos cenários. Contornos derivados manualmente serviram como referência durante o treinamento.

Ao longo do processo, o sistema aprimora continuamente suas previsões, ajustando parâmetros com base na diferença entre o esboço manual e o resultado previsto. O treinamento é interrompido automaticamente quando o sistema atinge o desempenho ideal, assegurando adaptabilidade e sucesso em novos exemplos.

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Para testar o algoritmo, foram escolhidos sete icebergs, com tamanhos variando de 54 km² a 1052 km². Um conjunto de dados abrangente foi compilado, contendo entre 15 e 46 imagens para cada iceberg, captadas em diferentes estações do ano dos anos de 2014 a 2020.

Segundo Anne Braakmann-Folgmann, principal autora do estudo, que foi publicado nesta quinta-feira (9) na revista científica The Cryosphere, os resultados impressionam, alcançando uma incrível precisão de 99%. “Mapear automaticamente a extensão dos icebergs com rapidez e precisão permite observar mudanças na área de vários icebergs gigantes com facilidade, abrindo caminho para uma aplicação operacional”.

Mark Drinkwater, especialista em ciência do sistema terrestre da ESA, enfatiza a importância dos satélites na monitorização de mudanças em regiões remotas, elogiando a equipe pela introdução desta abordagem inovadora de aprendizado de máquina.

Ele diz que, ao automatizar uma tarefa que, de outra forma, seria manual e trabalhosa, o novo método oferece maior robustez e precisão para monitorar as mudanças na vulnerável região antártica. “Essa conquista representa um avanço significativo na compreensão e acompanhamento das transformações em um dos locais mais sensíveis do planeta”.

Flavia Correia
Flavia Correia

Flávia Correia é jornalista do Olhar Digital, cobrindo Ciência e Espaço.

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