Pesquisadores da Universidade de Granada, na Espanha, desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial (IA) capaz de sintetizar imagens de satélite realistas que podem ser usadas para ilustrar eventos climáticos futuros, como inundações, recuo do gelo marinho e reflorestamento. A novidade foi registrada em artigo publicado no jornal científico IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.

O projeto foi desenvolvido em parceria com pesquisadores de centros e fundações dos Estados Unidos, Canadá, Alemanha e Reino Unido. A ferramenta marca um passo importante em direção à geração de ferramentas visuais confiáveis e realistas que podem comunicar os impactos das mudanças climáticas.

A equipe de pesquisadores usou uma rede adversária generativa para criar imagens sintéticas de satélite de futuras inundações, bem como os efeitos de ações positivas, como reflorestamento.

Para evitar que o modelo “alucine” — ou seja, crie projeções equivocadas –, os pesquisadores combinaram aprendizado profundo com mapas de segmentação gerados por modelos de inundação baseados em física. Essa abordagem supera, além do aprendizado profundo puro, soluções manuais, reduzindo os erros de previsão e melhorando a confiabilidade das imagens.

“Descobrimos que um modelo baseado em aprendizado profundo puro pode gerar visualizações de inundação fotorrealistas, mas alucinar inundações em locais que não são suscetíveis a inundações”, escrevem os autores no artigo. “Mostramos que nosso modelo condicionado por física supera o modelo baseado em aprendizado profundo puro e uma linha de base artesanal. Avaliamos a capacidade de generalização do nosso método para diferentes dados de sensoriamento remoto e diferentes eventos relacionados ao clima”, completam.

A equipe avaliou a generalização do método usado a partir de múltiplos conjuntos de dados de sensoriamento remoto e eventos relacionados ao clima, incluindo reflorestamento e derretimento do gelo marinho do Ártico.

O projeto, além de ajudar a comunicar os impactos futuros das mudanças climáticas, estabelece novas bases para maior colaboração entre os campos de modelagem baseada em física e aprendizado profundo, na visão dos pesquisadores.

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Com Informações: CNN Brasil