Nos tempos atuais, imagens do planeta em alta resolução obtidas por satélites são encontradas com certa facilidade. Ainda que haja um encanto em observar cada metro quadrado da Terra visto do espaço, retirar informações relevantes dessas imagens é um trabalho hercúleo. Para desvendar a densidade demográfica, por exemplo, classicamente as imagens são analisadas manualmente, e os dados relacionados às concentrações populacionais são cruzados com dados de censo, que dependendo da região, são escassos ou imprecisos.
A inteligência artificial aliada a uma enorme capacidade de processamento faz toda a diferença nesse caso. Por isso é bem-vinda a iniciativa do Facebook, que pretende usar IA e machine learning na etapa de visualização de dados das imagens de satélite. A empresa pretende referenciar as imagens com dados geoespaciais do projeto open source Open Street Map, e depois aplicar Computação Visual para encontrar e quantificar as regiões povoadas do planeta. O objetivo é gerar dados precisos sobre quantas pessoas moram em cada região. Não é uma tarefa fácil, já que o sistema terá que usar bilhões de imagens com bilhões de pixels para treinar e validar seus modelos.
O Facebook promete disponibilizar os dados finais publicamente. Isso é muito interessante de um ponto de vista humanitário: a Cruz Vermelha já usou dados similares de projetos anteriores da empresa para atender situações de emergência. E aumentará a precisão com que calculamos tanto dados populacionais (quantas pessoas vivem no mundo? 🤔) como movimentos migratórios. Mas também servirá para saciar nossa curiosidade sobre populações humanas, sejam as nossas próprias (quantas pessoas vivem na minha rua? 🤔🤔) , sejam aquelas do outro lado do planeta.
