Los investigadores están combinando el reconocimiento de imágenes satelitales basado en inteligencia artificial con modelos de predicción de deriva para mejorar la recolección de desechos espaciales flotantes en el océano.
Identificar y rastrear los desechos espaciales flotantes es esencial para los esfuerzos de limpieza de los océanos. Sin embargo, a pesar de la abundancia de imágenes satelitales y datos meteorológicos disponibles actualmente, sigue siendo difícil encontrar sistemas eficaces para hacerlo.
El proyecto AI for Detecting Ocean Plastic Pollution with Tracking (ADOPT) pretende cambiar esta situación con dos tipos de sistemas.
«Una es analizar imágenes satelitales para identificar la mancha de basura, y la otra es predecir dónde estará flotando la mancha de basura cuando el equipo de limpieza llegue a la mancha, generalmente dentro de 24 horas», explicó el científico de ECEO Emanuele DalSasso.
La idea es satisfacer una necesidad sencilla. Los gobiernos y las ONG no pueden responder inmediatamente cuando se descubren escombros, ya que se necesita tiempo para organizar y desplegar los esfuerzos de limpieza.
Las imágenes de alta resolución facilitan el seguimiento de la basura espacial flotante
El equipo ADOPT trabajó inicialmente con datos de acceso abierto recopilados por los satélites Sentinel-2, una serie de satélites de imágenes ópticas lanzados por la Agencia Espacial Europea.
Pero rastrear los desechos flotantes es difícil porque estos instrumentos sólo pasan por un punto particular en el océano cada seis días, y la resolución de la imagen es baja, de sólo 10 metros por píxel.
Para abordar estas dos deficiencias, el equipo diseñó un sistema de inteligencia artificial que también se puede entrenar con datos de PlanetScope. Los datos de PlanetScope son una constelación de cientos de microsatélites que recopilan imágenes diariamente con una resolución de 3 a 5 metros por píxel.
El resultado es un detector impulsado por IA que captura datos de ambas fuentes y se actualiza diariamente con imágenes de alta resolución sin necesidad de anotaciones de datos.
Predecir hacia dónde se desplazarán los escombros
Una vez que se han identificado los escombros flotantes, el siguiente paso es predecir hacia dónde se desplazarán cuando llegue el equipo de limpieza.
El segundo sistema, desarrollado por Christian Donner de SDSC, está diseñado para hacer predicciones a corto plazo. «Los modelos a menudo tienen sesgos, por lo que tomo modelos ampliamente utilizados para predecir vientos y corrientes y aplico aprendizaje automático para corregirlos», dijo.
«El programa de aprendizaje automático recopila datos de diferentes fuentes y ajusta estos sesgos para predecir con mayor precisión la trayectoria de los escombros flotantes».
Sólo estaba disponible una pequeña cantidad de datos de campo sobre la zona de escombros, por lo que entrenó el programa utilizando datos de vagabundos equipados con GPS como proxy. Estos vagabundos se desplegaron en el marco del Programa Global de Vagabundos y se han utilizado para recopilar mediciones desde la década de 1990.
superar el problema del mal tiempo
Sin embargo, hay un gran problema. El sistema no funciona bien con mal tiempo y el sensor óptico no funciona cuando estás por encima de las nubes.
«La incorporación de imágenes de radar de Sentinel 1 podría ser una opción. Las señales de radar pueden viajar a través de las nubes y funcionar día y noche», dijo Dalasso.
«Sin embargo, sólo proporcionan información sobre la textura y la forma de los desechos espaciales flotantes, lo que significa que faltan importantes firmas espectrales detectadas por sensores ópticos y esenciales para la detección de parches de desechos».
Por ahora, el equipo de ADOPT no está considerando opciones de combinación para la óptica del radar. Esto lo podrán llevar a cabo otros grupos de investigación en el futuro, ya que el proyecto finalizará oficialmente este otoño, cuando finalice el programa de financiación de dos años.
El equipo planea dejar una prueba de concepto sólida, dos publicaciones actualmente en proceso de finalización y código para ambos sistemas (detección de desechos y predicción de deriva).
En el futuro, la ONG holandesa Ocean Cleanup seguirá comparando algoritmos y los científicos de la universidad seguirán colaborando para seguir avanzando en la investigación.
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