A Alemanha enfrentou esta semana uma crise incomum, sendo assolada por uma onda de enchentes. A gestão de crises deste tipo é facilitada por um monitoramento amplo, como o realizado por satélites, que produzem um panorama geral mais difícil de ser gerado pelas informações no solo. Entretanto, os satélites tradicionais podem levar dias até sobrevoar uma mesma região novamente, tornando sua utilidade limitada. Uma possível solução para esta latência é o emprego de nano satélites, chamados de CubeSats, equipamentos comerciais, baratos e leves que têm maior flexibilidade na demarcação de suas rotas. Mas aí entra outro problema, pois sendo tão compactos, eles têm recursos escassos para transmitir as imagens coletadas para o solo com a frequência necessária.
Um trabalho publicado em março torna esta alternativa viável. Pesquisadores da Universidade de Valência, na Espanha, apresentaram uma rede neural treinada para processar as imagens obtidas pelos satélites com o objetivo de identificar enchentes. A grande vantagem do estudo é que o modelo pode fazer o processamento das imagens in loco, ou seja, nos próprios nano satélites, selecionando antes as imagens relevantes para transmitir, e assim economizando os recursos. O sistema foi desenvolvido para produzir mapas do terreno em tempo quase real, eliminando um gargalo na geração na informação sem criar outro.
O modelo foi treinado com o WorldFloods, um dataset criado recentemente com 119 eventos confirmados de enchente ao redor do mundo, que os pesquisadores tornaram público. Ele foi avaliado em localidades independentes, demonstrando que produz máscaras de segmentação rápidas e precisas com o acelerador de processamento empregado nos satélites.
O sistema tem um potencial prático tão evidente que o modelo foi incorporado ao Nebula, um nano satélite de 1 kg lançado no último dia 30 do Cabo Canaveral, nos Estados Unidos. O Nebula representa a primeira iteração de serviços de processamento em órbita, sendo equipado com chips tolerantes à radiação do espaço que permitem a implementação de algoritmos de inteligência artificial.
