O satélite cubo que processará imagens complexas a bordo, permitindo uma detecção muito mais rápida de incêndios no espaço. Crédito: SmartSatCRC, editado
Os satélites Cube com IA estão revolucionando a detecção de incêndios florestais na Austrália, processando imagens do espaço de forma rápida e eficiente. A tecnologia deverá estar operacional em 2025 e poderá ser comercializada para melhorar a resposta precoce a incêndios e desastres.
Cientistas australianos estão cada vez mais perto de detectar incêndios florestais em tempo recorde, graças aos satélites cúbicos com IA a bordo. Eles agora são capazes de detectar incêndios no espaço 500 vezes mais rápido do que o processamento tradicional de imagens no solo.
Os pesquisadores de sensoriamento remoto e ciência da computação superaram as limitações de processamento e compressão de grandes quantidades de imagens hiperespectrais a bordo de satélites cubo menores e mais econômicos antes de enviá-las ao solo para análise, economizando tempo e energia preciosos.
Detecção de incêndio alimentada por IA
A descoberta, utilizando inteligência artificial, significa que os incêndios florestais serão detectados mais cedo a partir do espaço, mesmo antes de se instalarem e gerarem grandes quantidades de calor, permitindo que as equipas em terra respondam mais rapidamente e evitem a perda de vidas e bens.
Um projeto financiado pelo SmartSat CRC e liderado pela Universidade do Sul da Austrália (UniSA) usou tecnologia de ponta de IA a bordo para desenvolver um sistema de detecção precoce de fumaça de incêndio com eficiência energética para o primeiro satélite cubo da Austrália do Sul, Kanyini.
Lançando a Missão Kanyini
A missão Kanyini é uma colaboração entre o governo da África do Sul, o SmartSat CRC e parceiros da indústria para lançar um satélite CubeSat de 6 U em órbita baixa da Terra para detectar incêndios florestais, bem como monitorar a qualidade da água interior e costeira.
Equipado com um gerador de imagens hiperespectral, o sensor do satélite captura a luz refletida da Terra em diferentes comprimentos de onda para gerar mapas de superfície detalhados para diversas aplicações, incluindo monitoramento de incêndios florestais, avaliação da qualidade da água e gerenciamento de terras.
Aprimorando imagens e processamento de satélite
O pesquisador principal, cientista geoespacial da UniSA, Dr. Stefan Peters, diz que, tradicionalmente, os satélites de observação da Terra não tinham recursos de processamento integrados para analisar imagens complexas da Terra capturadas do espaço em tempo real.
Sua equipe, que inclui cientistas da UniSA, da Swinburne University of Technology e da Geoscience Australia, superou isso construindo um modelo leve de IA que pode detectar fumaça dentro das restrições disponíveis de processamento a bordo, consumo de energia e armazenamento de dados de satélites cúbicos.
Eficiência e velocidade dos modelos de IA
Em comparação com o processamento terrestre de imagens de satélite hiperespectrais para detectar incêndios, o modelo de IA a bordo reduziu o volume de dados transferidos para 16% do seu tamanho original, consumindo 69% menos energia.
O modelo integrado de IA também detectou fumaça de incêndio 500 vezes mais rápido do que o processamento tradicional em solo.
“A fumaça é geralmente a primeira coisa que você pode ver do espaço antes que o fogo fique quente e grande o suficiente para que os sensores o identifiquem, portanto a detecção precoce é crucial”, diz o Dr. Peters.
Simulação e treinamento de modelos de IA
Para demonstrar o modelo de IA, eles usaram imagens de satélite simuladas de incêndios florestais recentes na Austrália, usando aprendizado de máquina para treinar o modelo para detectar fumaça em uma imagem.
“Para a maioria dos sistemas de sensores, apenas uma fração dos dados coletados contém informações críticas relacionadas ao propósito de uma missão. Como os dados não podem ser processados a bordo de grandes satélites, todos eles são transferidos para o solo, onde são analisados, ocupando muito espaço e energia. Superamos isso treinando o modelo para diferenciar a fumaça da nuvem, o que o torna muito mais rápido e eficiente.”
Usando um evento de incêndio anterior em Coorong como estudo de caso, a abordagem simulada de Kanyini AI a bordo levou menos de 14 minutos para detectar a fumaça e enviar os dados para a estação terrestre do Pólo Sul.
Perspectivas Futuras e Comercialização
“Esta pesquisa mostra que há benefícios significativos da IA integrada em comparação com o processamento tradicional no solo”, diz o Dr. “Isto não só será inestimável em caso de incêndios florestais, mas também servirá como um sistema de alerta precoce para outros desastres naturais.”
A equipe de pesquisa espera demonstrar o sistema de detecção de incêndio por IA a bordo em órbita em 2025, quando a missão Kanyini estiver operacional.
“Assim que resolvermos todos os problemas, esperamos comercializar a tecnologia e empregá-la em uma constelação CubeSat, com o objetivo de contribuir para a detecção precoce de incêndios dentro de uma hora.”
Os pesquisadores publicaram detalhes de seu experimento na última edição da revista. Jornal IEEE de Tópicos Selecionados em Terra Aplicada e Sensoriamento Remoto.
