A chamada “IA geoespacial” é o encontro da inteligência artificial com os sistemas de dados geoespaciais e está sendo considerada a fronteira da tecnologia de satélites no mundo.
Em um artigo para a publicação European Business Review, Paul Hahn, especialista em analytics e IA, analisa as principais forças que motivam essa nova onda tecnológica no setor de satélites, o que ela representa para as empresas e governos, e para o mundo conectado em que vivemos.
A Inteligência geoespacial (GEOINT) pode ser definida, segundo a Agência Nacional de Inteligência Geoespacial dos EUA (NGA) como “a exploração e análise de imagens e de informações geoespaciais para descrever, avaliar e representar visualmente características físicas e atividades geograficamente referenciadas na Terra”.
A GEOINT pode ser entendida como o ramo especializado da atividade de inteligência que busca produzir conhecimentos com base em informações geográficas, a fim de subsidiar os processos decisórios. Essa tecnologia evoluiu a partir da tradicional inteligência de imagens, graças ao desenvolvimento dos sistemas de informações geográficas, que permitiram a integração das imagens obtidas por sensoriamento remoto e informações georreferenciadas com dados obtidos de outras fontes, tudo em documento único.
Hahn diz que a IA geoespacial representa uma revolução no setor de satélites, expandindo o uso de dados geográficos muito além do que é normalmente feito hoje.
Paul Hahn disse que existem atualmente três tendências importantes na área de IA geoespacial: aumento da disponibilidade de dados geoespaciais a partir de satélites e sensores remotos; o avanço da inteligência artificial, especialmente em “machine learning”; e a grande disponibilidade de capacidade computacional de altos volumes.
“Geospatial Big Data”
A análise de dados geoespaciais evoluiu nos últimos anos. Atualmente, a maior parte da observação geográfica via satélite consiste de imagens muito detalhadas e séries de dados em arquivos muito grandes. É a perfeita definição de “big data”, os dados muito volumosos que só podem ser manipulados e arquivados graças à evolução da capacidade computacional dos anos recentes.
O surgimento de nanossatélites de baixo custo, constelações de satélites e novas tecnologias de sensores como a SAR (“synthetic aperture radar”) e sistemas hiperespectrais de imagens estão formando as novas capacidades de “big data” geoespaciais.
A firma Northern Sky Research prevê que o mercado de observação geográfica deve atingir faturamento de US$ 6,9 bilhões até 2027. Somente na Europa, o mercado de dados de observação da Terra deve crescer de US$ 719 milhões em 2016 para US$ 1,42 bilhão em 2021.
Inteligência Artificial
A adoção de sistemas de inteligência artificial está crescendo rapidamente em quase todos os setores industriais e comerciais. Os chamados “machine learning” e “deep learning” da inteligência artificial surgem como abordagens promissoras na análise de dados geoespaciais, criando meios práticos de identificar objetos e ambientes em imagens muito detalhadas via satélite. As técnicas de “deep learning” se baseiam nas chamadas redes neurais, um sistema de computação que tenta imitar o complexo sistema de processamento do cérebro humano.
Com o amadurecimento da IA geoespacial, o foco deve aumentar na automatização de fluxos de trabalho (“workflows”) com IA, onde são prioritárias as questões de desempenho e eficiência de custos. Por exemplo, na fase de aquisição de dados geoespaciais, a inteligência artificial se focalizará em decisões sobre arquivamento de dados de alto desempenho e taxas de transferência de dados (“throughput”). Outros estágios do processo como a preparação dos dados e desenvolvimento de modelos usarão inteligência artificial para negociar transferências entre os diversos sistemas, como CPUs de uso geral e CPUs especializadas.
A era da supercomputação
A IA geoespacial é um grande problema computacional. Os sistemas digitais estão dobrando de capacidade a cada dois anos, e devem atingir 175 zetabytes até 2025. As aplicações de inteligência artificial dependem de volumes gigantescos de dados.
A inteligência artificial geoespacial demanda supercomputadores integrados, que oferecem a tecnologia certa para cada tarefa com o máximo de eficiência e minimização de gargalos computacionais. Essas super-máquinas são ideais para movimentar e processar imensos volumes de dados. A firma Hyperion Research previu em junho passado que até 2023 serão investidos mais de US$ 2,7 bilhões em servidores de alto desempenho, e que a inteligência artificial representa o segmento de crescimento mais rápido nesse setor. Os supercomputadores são as únicas máquinas que oferecem as ferramentas e tecnologias que as empresas que atuam com IA geoespacial precisam.
Hahn conclui dizendo que a revolução dos dados geoespaciais oferecem a promessa de oportunidades ilimitadas, com aplicações em praticamente todas as áreas comerciais e industriais ao redor do mundo.
