De acordo com um comunicado da Agência Espacial Europeia (ESA), a arquitetura da rede – baseada no renomado design U-net – foi meticulosamente treinada com dados do satélite Sentinel-1 exibindo icebergs gigantes em diversos cenários. Contornos derivados manualmente serviram como referência durante o treinamento.
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0.01 seconds or almost the time it takes a hummingbird to flap its wings ONCE: that's how long it takes for a recently developed neural network to chart the expanse of large Antarctic icebergs in satellite images with 99% accuracy!
— ESA Earth Observation (@ESA_EO) November 9, 2023
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Ao longo do processo, o sistema aprimora continuamente suas previsões, ajustando parâmetros com base na diferença entre o esboço manual e o resultado previsto. O treinamento é interrompido automaticamente quando o sistema atinge o desempenho ideal, assegurando adaptabilidade e sucesso em novos exemplos.
Algoritmo de IA alcança 99% de precisão no monitoramento de icebergs
A fim de testar o algoritmo, foram escolhidos sete icebergs, com tamanhos variando de 54 km² a 1052 km². Um conjunto de dados abrangente foi compilado, contendo entre 15 e 46 imagens para cada iceberg, captadas em diferentes estações do ano dos anos de 2014 a 2020.
De acordo com Anne Braakmann-Folgmann – principal autora do estudo, que foi publicado nesta quinta-feira (9) na revista científica The Cryosphere – os resultados impressionam, alcançando uma precisão de 99%.
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“Ser capaz de mapear automaticamente a extensão do iceberg com maior velocidade e precisão nos permitirá observar mudanças na área do iceberg para vários icebergs gigantes com mais facilidade e abrirá caminho para uma aplicação operacional”, disse Braakmann-Folgmann
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