Aprovechamiento de los datos satelitales con ayuda de la inteligencia artificial
Copernicus, el componente de observación de la Tierra del programa espacial de la Unión Europea, proporciona información procedente de satélites y datos no espaciales «in situ». Este servicio ofrece datos esenciales para las previsiones meteorológicas, la agricultura y la respuesta a las catástrofes naturales. En el marco de este servicio, una familia de satélites, denominada Sentinels, realiza tareas específicas de vigilancia terrestre, oceánica y atmosférica. Aunque la información recopilada es gratuita y de acceso libre para los usuarios, puede ser difícil navegar por la gran cantidad de datos. Tal y como señala la coordinadora del proyecto BigEarth, Begum Demir, de BIFOLD y la Universidad Técnica de Berlín (Alemania): «Los archivos de datos satelitales crecen en volumen y diversidad. Para encontrar información útil, necesitamos crear métodos de búsqueda de datos más modulables».
Búsqueda en archivos de datos satelitales
El equipo del proyecto BigEarth, que cuenta con el apoyo del Consejo Europeo de Investigación, desarrolló nuevos métodos, enfoques y herramientas para extraer información de estos archivos de datos satelitales existentes. El objetivo era aprovechar mejor las enormes cantidades de datos obtenidos vía satélite que se recopilan en la actualidad. Un avance fundamental fue el desarrollo de un enfoque basado en la consulta de archivos de datos con imágenes. «Nuestra competencia principal es desarrollar modelos de aprendizaje automático para analizar datos satelitales a gran escala», explica Demir. Se han desarrollado algoritmos para analizar, modelizar y recuperar datos de archivos masivos de forma modulable. La técnica se diseñó para que fuera fácil de usar y estuviera al alcance de investigadores de diversas disciplinas.
Un prototipo de motor de búsqueda de imágenes obtenidas vía satélite
«Supongamos que nos enteramos por las noticias de un incendio forestal en el Amazonas —dice Demir—. Puede que haya otros incendios forestales, pero nadie los conoce. Introduciendo una imagen de un incendio forestal, se puede buscar en la base de datos sucesos similares». Otro uso potencial de esta técnica es la búsqueda de un mineral específico, que podría estar oculto en los archivos de datos satelitales. Consultar el archivo con una imagen de ejemplo podría ayudarnos a localizar exactamente en qué parte del planeta puede encontrarse este mineral. Los datos recuperados estarán geolocalizados y llevarán un sello de tiempo. Mientras el equipo de BigEarth se centraba en los fundamentos del desarrollo de nuevos algoritmos y búsquedas, se puso en marcha un proyecto paralelo para crear un prototipo de motor de búsqueda viable. Esta información se presentó a las agencias espaciales, como la Agencia Espacial Europea (ESA), durante un taller celebrado hacia el final del proyecto. «Como grupo de investigación, habríamos sido incapaces de mantener este prototipo de motor de búsqueda —añade Demir—. Nuestra idea era ver si agencias espaciales como la ESA podían aprovechar nuestros conocimientos y añadir esta herramienta a sus servicios».
Impulsar el ecosistema del espacio de datos de Copernicus
Permitir a los usuarios finales navegar mejor por la ingente cantidad de datos satelitales disponibles y encontrar lo que buscan con rapidez y eficacia es el objetivo último del equipo del proyecto. Esto podría ayudar a los meteorólogos a predecir con mayor exactitud los patrones meteorológicos, y a los oceanógrafos a trazar los cambios de temperatura del mar. También podría ayudar a cartografiar con precisión hábitats y procesos como la deforestación. De cara al futuro, un área de especial interés es cómo el concepto de motor de búsqueda de BigEarth podría llegar a incorporarse al ecosistema del espacio de datos de Copernicus. Esta plataforma en la nube, de acceso libre para todos, es donde se ponen a disposición los datos de los satélites Sentinel. Demir y su equipo esperan que añadir consultas basadas en imágenes pueda enriquecer notablemente la experiencia del usuario.
Palabras clave
BigEarth, IA, satélite, clima, Copernicus, ESA, deforestación