Há mais de uma década, a Google Research trabalha no uso de inteligência artificial e aprendizado de máquina para detectar incêndios florestais em seus estágios iniciais e modelar a forma como se propagam. Atualmente, esse trabalho está concentrado no programa FireSat, apoiado pela Google em colaboração com a Muon Space para a Earth Fire Alliance, com o objetivo de construir uma constelação de satélites que monitore incêndios do espaço antes que se transformem em grandes desastres.
A empresa afirma que, quando concluído, o sistema poderá detectar um incêndio com uma área de 25 metros quadrados, o equivalente aproximado a um incêndio cobrindo uma área de 5×5 metros ou ao tamanho de um carro. O papel da inteligência artificial não se limita a detectar uma fonte de calor; espera-se também que ela ajude a diferenciar um incêndio florestal real de fontes que podem parecer semelhantes a partir da órbita, como nuvens refletoras de luz, chaminés de fábricas, churrascos e queimadas agrícolas controladas.
Por que o monitoramento espacial era difícil?
As autoridades de combate a incêndios precisam de informações rápidas quando o incêndio é pequeno e pode ser contido, mas algumas imagens de satélite atualmente disponíveis podem chegar após cerca de 11 horas ou ter baixa resolução. Isso torna os dados menos úteis para enfrentar um incêndio que se espalha rapidamente.
A alternativa tradicional consistia em usar um grande satélite de alta resolução que monitorasse a Terra por um longo período, uma opção cara e de cobertura limitada. Já o FireSat depende de um número maior de satélites menores e menos caros, usando modelos de aprendizado de máquina para compensar parte da diferença de resolução e analisar as mudanças nas imagens ao longo do tempo.
Como o modelo aprende a diferenciar os incêndios?
A Google desenvolveu uma câmera específica para melhorar o monitoramento de incêndios florestais e treinou seus modelos iniciais usando voos sobre incêndios controlados. Também coletou imagens da Califórnia de cenas que pareciam incêndios vistas de cima e acompanhou suas mudanças ao longo do tempo para identificar os casos que evoluem para incêndios reais e aqueles que representam falsos alarmes.
A Google pretende construir um registro de referência que mostre quais pequenos incêndios evoluem para grandes incêndios e quais não evoluem. Esses dados poderão melhorar os algoritmos e reduzir os alertas desnecessários que podem confundir as equipes de resposta, mantendo o foco nos incêndios mais perigosos.
O que muda na prática para as equipes de resposta?
O principal valor prático do projeto é reduzir o tempo entre o início do incêndio e sua detecção. O imageamento frequente ajudará as equipes de combate a incêndios a monitorá-lo enquanto ainda é pequeno e também poderá fornecer informações melhores sobre sua velocidade e direção de propagação. Os dados também podem ser úteis para o planejamento de longo prazo, como a identificação de locais adequados para criar barreiras que retardem a propagação dos incêndios.
Mas esse benefício depende da conclusão da constelação, da precisão dos modelos e de sua capacidade de lidar com diferentes condições locais e fontes de calor semelhantes. Além disso, o anúncio descreve objetivos operacionais futuros, e não uma cobertura global completa no momento.
Calendário e próximos objetivos
O sistema lançou o primeiro lote de satélites operacionais, enquanto se espera que o próximo lote chegue durante o próximo ano. A Google afirma que alcançar a capacidade operacional plena levará vários anos. O objetivo de imagear o mundo aproximadamente a cada 20 minutos exigirá cerca de 50 satélites, com previsão de ser alcançado por volta de 2030. Já o objetivo mais próximo, nos próximos dois anos, é imagear toda a superfície terrestre uma vez por hora.