Numa abordagem inovadora, cientistas da Universidade de Leeds apresentaram uma rede neural que consegue mapear de forma rápida e precisa icebergues de grande extensão na Antártida, através de imagens de satélite.
O modelo realiza a tarefa em apenas 0,01 segundos, o que representa uma grande evolução face aos métodos manuais muito mais lentos usados anteriormente – cerca de 10 mil vezes mais rápida.
Os icebergs gigantes desempenham um papel crucial no ambiente antártico, afetando a física, química e biologia dos oceanos, além das operações marítimas, tornando a sua localização e monitorização essencial.
Os satélites Copernicus Sentinel-1 são importantes para captar imagens dos icebergs independentemente de haver ou não luz solar, por exemplo. No início do ano a ESA mostrou, inclusive, imagens do momento de rutura de um icebergue gigante.
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No entanto, identificar icebergs no meio de outros elementos, como gelo marinho e nuvens, pode ser complicado e demorado. É aí que entra a nova abordagem de inteligência artificial.
A rede neural desenvolvida é capaz de mapear a extensão dos icebergs mesmo em condições adversas, graças à sua capacidade de entender relações não lineares e considerar todo o contexto da imagem, referem os resultados do estudo agora publicado.
Baseada no design U-net, a arquitetura da rede neural foi minuciosamente treinada usando imagens do Sentinel-1. Em resultado, consegue identificar com precisão o maior iceberg em cada imagem, algo que métodos comparativos frequentemente não conseguem.
O algoritmo foi testado em sete icebergs de dimensões entre os 54 km2 e os 1.052 km2, o equivalente às áreas da cidade de Berna, na Suíça, e de Hong Kong, respetivamente, obtendo 99% de taxa de precisão.
A automação proporcionada pela nova rede neural simplifica uma tarefa de localização e relato de extensão dos icebergs que, de outra forma, seria manual e intensiva, destaca a ESA.
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