AcasăEuropaProiecte europene folosesc AI și date Copernicus pentru a anticipa incendiile și...


Proiecte europene folosesc AI și date Copernicus pentru a anticipa incendiile și estima emisiile orașelor

Proiecte europene folosesc AI și date Copernicus pentru a anticipa incendiile și estima emisiile orașelor
Datele sateliților Copernicus pot fi combinate cu modele de inteligență artificială pentru a identifica riscuri și schimbări care nu sunt ușor de extras direct din volumele mari de observații

Proiecte finanțate de Uniunea Europeană folosesc inteligența artificială pentru a transforma volumele mari de date generate de sateliții Copernicus în prognoze și informații aplicabile pe teren. Printre instrumentele aflate în dezvoltare se numără modele care estimează riscul și răspândirea incendiilor, software care calculează emisiile de CO₂ ale orașelor până la nivelul unor cvartale și produse pentru monitorizarea presiunilor asupra ecosistemelor costiere.

Pe scurt

  1. Proiectul UNICORN folosește date Copernicus și inteligență artificială pentru avertizare timpurie și prognozarea unor riscuri climatice, inclusiv apariția și evoluția incendiilor de vegetație.

  2. SPACE4Cities a dezvoltat software care combină date Sentinel-1 și Sentinel-2 cu informații de la senzori terestri pentru a estima emisiile de CO₂ ale unui oraș la intervale orare și la nivelul unor zone urbane mici.

  3. ENHANCE dezvoltă trei produse bazate pe AI pentru analizarea presiunilor urbane, agricole și climatice asupra zonelor costiere din Barcelona și Golful Pagasitikos din Grecia.

  4. Alte inițiative lucrează la modele fundamentale pentru Copernicus, procesarea la scară mare a datelor și comprimarea informațiilor de observare a Pământului și meteorologice.

  5. Instrumentele nu reprezintă un singur serviciu operațional și se află în stadii diferite de cercetare, dezvoltare și testare.

Sateliții europeni produc zilnic volume foarte mari de imagini și măsurători despre suprafața terestră, oceane și atmosferă. Utilizarea lor presupune transformarea datelor brute în informații care pot fi interpretate suficient de rapid pentru monitorizarea mediului, intervențiile în caz de urgență sau administrarea infrastructurii.

Inteligența artificială este folosită pentru automatizarea unei părți din această analiză. Modelele pot căuta tipare în imagini și în datele provenite de la senzori, pot combina mai multe surse și pot produce estimări sau prognoze care ar necesita un volum mare de procesare manuală.

Una dintre aplicații este dezvoltată prin proiectul UNICORN, finanțat prin Horizon Europe. Consorțiul folosește date de observare a Pământului și tehnologii de analiză pentru dezvoltarea unor instrumente de avertizare timpurie, prognoză și monitorizare a riscurilor naturale.

Incendiile de vegetație reprezintă unul dintre cazurile de utilizare. Cercetătorii au dezvoltat un model care urmărește condițiile asociate producerii incendiilor și poate estima modul în care un foc ar putea evolua după izbucnire.

Informația poate fi folosită pentru identificarea zonelor în care un incendiu are un potențial mai ridicat de a se transforma într-un eveniment major. Proiectul urmărește să ofere rezultate utilizabile de serviciile de urgență, autorități locale, companii și alte organizații expuse riscurilor naturale.

UNICORN nu este limitat la incendii. Proiectul include și aplicații pentru viituri rapide și activitate vulcanică și urmărește utilizarea datelor Copernicus în pregătirea pentru evenimente extreme și în gestionarea consecințelor acestora.

Un alt proiect, SPACE4Cities, aplică inteligența artificială monitorizării emisiilor urbane. Software-ul dezvoltat în cadrul proiectului estimează cantitatea de CO₂ generată într-un oraș în fiecare oră și poate detalia rezultatele până la nivelul unor cvartale.

Sistemul utilizează date provenite de la sateliții Sentinel-1 și Sentinel-2, pe care le combină cu informațiile disponibile de la senzori amplasați la sol. Aceste date sunt introduse într-un model de inteligență artificială pentru a produce o imagine mai detaliată a distribuției emisiilor în interiorul orașului.

Estimarea la scară locală poate permite diferențierea dintre zone care contribuie în mod diferit la emisiile urbane. Documentul EUSPA nu oferă însă date privind precizia sistemului în fiecare oraș și nici nu afirmă că estimările pot înlocui inventarele oficiale de emisii.

Inteligența artificială și datele satelitare sunt folosite și pentru monitorizarea zonelor costiere. Proiectul ENHANCE lucrează cu organizații regionale din Spania și Grecia în zone afectate de degradarea și schimbarea ecosistemelor marine de coastă.

Proiectul dezvoltă trei produse destinate analizării presiunilor urbane, agricole și asociate fenomenelor climatice extreme. Zonele de testare menționate sunt Barcelona și Golful Pagasitikos din Grecia.

Datele de observare a Pământului pot arăta schimbări ale utilizării terenurilor, vegetației, apei și altor caracteristici ale mediului. Modelele AI sunt folosite pentru organizarea și interpretarea acestor informații în raport cu problemele identificate de autoritățile și organizațiile locale participante.

EUSPA evidențiază și proiectul ThinkingEarth, care dezvoltă modele fundamentale pentru datele Copernicus. Un asemenea model este antrenat pe volume mari de date și poate fi ulterior adaptat pentru mai multe sarcini de observare a Pământului, în loc să fie construit un model complet nou pentru fiecare aplicație.

DaFab lucrează la procesarea datelor Copernicus la scară mare printr-o infrastructură orientată către inteligența artificială. Embed2Scale dezvoltă reprezentări compacte ale datelor de observare a Pământului și utilizează metode AI de comprimare pentru ca informațiile satelitare și meteorologice să poată fi schimbate și procesate mai eficient.

Aceste proiecte răspund unei probleme comune: senzorii spațiali pot produce mai multe date decât pot fi examinate individual de oameni. Automatizarea nu elimină necesitatea validării, deoarece rezultatele modelelor trebuie evaluate în raport cu măsurători, observații și cerințele utilizatorului final.

EUSPA indică aplicații și dincolo de monitorizarea mediului. Inteligența artificială este utilizată pentru interpretarea imaginilor și datelor satelitare în agricultură, infrastructură și gestionarea dezastrelor, iar combinația dintre observarea Pământului și datele de poziționare poate fi folosită pentru transport și activități maritime.

În porturi, imaginile de observare a Pământului pot fi combinate cu poziționarea prin sisteme globale de navigație prin satelit, urmărirea navelor și analiza automată a datelor. Scopul este obținerea unei imagini operaționale mai complete asupra mișcărilor și activităților din zonă.

Serviciile pentru drone reprezintă un alt domeniu în care poziționarea prin satelit poate fi combinată cu procesarea automată. Datele de navigație și poziție oferă informația despre locul în care se află un sistem, iar algoritmii pot interpreta simultan imaginile și celelalte date colectate.

Utilizarea AI nu modifică originea datelor Copernicus. Sateliții și senzorii continuă să realizeze măsurătorile, iar modelele informatice sunt utilizate ulterior pentru clasificare, detectarea schimbărilor, prognoză sau combinarea observațiilor cu alte surse.

Copernicus este programul de observare a Pământului al Uniunii Europene. Datele sale sunt utilizate în servicii privind atmosfera, mediul marin, suprafața terestră, schimbările climatice, securitatea și gestionarea situațiilor de urgență.

EUSPA gestionează componente ale programului spațial european și sprijină dezvoltarea aplicațiilor care folosesc Copernicus, Galileo și EGNOS. Convergența dintre aceste servicii și inteligența artificială extinde tipurile de produse care pot fi dezvoltate din datele spațiale, dar performanța și gradul de maturitate trebuie evaluate separat pentru fiecare proiect.































RELATED ARTICLES