Cientistas da NASA criaram uma ferramenta de inteligência artificial para enfrentar um desafio persistente nas águas oceânicas. Em estudo recentemente publicado na revista Earth and Space Science, os pesquisadores relataram que a ferramenta foi capaz de fundir dados de múltiplos satélites e detectar florescências algais prejudiciais que ocorreram na Flórida ocidental e no sul da Califórnia.
Essas florescências severas podem representar riscos à saúde e custar às economias costeiras dos Estados Unidos dezenas de milhões de dólares todos os anos. Regiões da Flórida como a Baía de Tampa e Sarasota lutam com o problema há décadas. Uma espécie chamada Karenia brevis pode prosperar nas águas do Golfo do México, gerando florescências prejudiciais que matam vida selvagem, sujam praias e afetam banhistas.
Na Costa Oeste, florescências de Pseudo-nitzschia envenenaram centenas de golfinhos, leões-marinhos da Califórnia e outros animais marinhos nos últimos anos. As toxinas das algas podem até mesmo entrar no ar e causar doenças respiratórias em humanos.
Para gerenciar o risco, as agências de saúde testam regularmente as águas e emitem alertas ou fechamentos de praias quando necessário. A Administração Oceânica e Atmosférica Nacional (NOAA) trabalha com estados e outros parceiros locais para emitir previsões de florescências algais prejudiciais, semelhantes às previsões do tempo, durante as estações de florescência.
O teste no local requer horas em um barco para coletar manualmente amostras de água que devem ser enviadas a um laboratório para análise, levando um dia ou mais e exigindo múltiplos testes. É ainda mais desafiador saber onde testar antes que uma flor comece a se espalhar.
Os satélites da NASA já rastreiam florescências algais prejudiciais com sua visão global única. Ao unir conjuntos de dados diversos, a nova ferramenta de IA pode servir como um multiplicador de força para ajudar as comunidades a determinar onde focar seus esforços.
“No mínimo, uma ferramenta como esta pode nos ajudar a saber onde e quando coletar amostras de água enquanto uma florescência algal está começando”, disse uma das coautoras do estudo, Michelle Gierach, cientista do Laboratório de Propulsão a Jato da NASA no sul da Califórnia. “Ela também pode impulsionar a colaboração entre especialistas, fomentando novas maneiras de conduzir a ciência e entregar produtos de apoio à decisão.”
Atualmente, os satélites podem detectar uma variedade de pistas que indicam uma flor algal. Um sensor hiperspectral a bordo do satélite Plankton, Aerosol, Cloud, Ocean Ecosystem (PACE) da NASA, por exemplo, pode identificar comunidades de algas por seu tamanho, forma e pigmento. Outros instrumentos como o TROPOMI (Tropospheric Monitoring Instrument) captam o leve brilho vermelho emitido por espécies como K. brevis durante a fotossíntese.
A equipe do estudo, composta por Gierach, Kelly Luis do JPL da NASA e o cientista de dados Nick LaHaye do Spatial Informatics Group, reuniu descobertas de cinco missões ou instrumentos espaciais, incluindo PACE e TROPOMI.
O desafio para eles foi a quantidade de dados brutos envolvida. Como a IA distinguiria entre águas profundas e uma linha costeira? Ela poderia reconhecer uma flor através de diferentes fluxos de dados? Seria capaz de lidar com entradas de satélites e sensores na água?
A equipe desenvolveu um sistema de aprendizado de máquina auto-supervisionado, projetado para aprender padrões de vários tipos de dados de satélite e compará-los com observações de campo. Essa abordagem permite que a IA reconheça relações entre diferentes fontes de dados sem precisar de rótulos antecipados.
O sistema foi treinado em dados de satélite coletados em 2018 e 2019. Medidas de campo e laboratório foram então usadas para adicionar contexto do mundo real aos padrões que o sistema estava reconhecendo. Os cientistas avaliaram o desempenho da ferramenta em períodos posteriores nas mesmas áreas geográficas. Os resultados iniciais indicam que ela pode identificar e mapear florescências prejudiciais, incluindo espécies específicas como K. brevis, com bom desempenho mesmo em águas costeiras complexas com sedimentos, plantas e escoamento.
p>”Aplicar IA auto-supervisionada a fluxos massivos de dados de satélite está rapidamente se tornando uma ferramenta poderosa para gerar inteligência oceânica acionável”, disse Nadya Vinogradova Shiffer, cientista-chefe do programa da NASA em Washington.
A equipe agora está melhorando a ferramenta com mais dados de mais costas e expandindo testes para outros tipos de corpos d’água, incluindo lagos, com o objetivo de torná-la acessível a tomadores de decisão nos próximos anos.
“O objetivo deste trabalho é começar a conectar tecnologias para melhor servir os usuários finais e suas necessidades, da aquicultura ao turismo”, disse Luis. “Para isso, vamos trazer todos os ativos da NASA à mesa.”
Os detalhes da publicação estão disponíveis no portal da phys.org.
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