L’Agenzia Spaziale Europea (ESA), insieme ai suoi partner tecnologici, sta lavorando per realizzare uno strumento rivoluzionario che potrebbe cambiare il modo in cui interagiamo con i dati di osservazione della Terra. Si tratta di sviluppare applicazioni di intelligenza artificiale (IA) in grado di fornire informazioni basate su dati di osservazione della Terra verificati e scientificamente validi.
L’osservazione della Terra genera enormi quantità di dati vitali ogni giorno, ma è difficile per gli esseri umani da soli assicurarsi di ottenere il massimo valore da tali dati. Fortunatamente, l’IA aiuta nell’interagire con questi dataset grandi e complessi, identificando le caratteristiche chiave e presentando le informazioni in un formato user-friendly.
Uno dei progetti, chiamato I*STAR, sviluppato con il supporto del programma InCubed dell’ESA, ha creato una piattaforma che utilizza l’IA per monitorare eventi attuali come terremoti o eruzioni vulcaniche in modo che gli operatori satellitari possano pianificare automaticamente le prossime acquisizioni di dati per i clienti.
Un altro strumento, chiamato SaferPlaces e supportato anch’esso da InCubed, crea mappe di alluvione per i team di intervento in caso di disastri, unendo misurazioni in situ con dati satellitari. SaferPlaces è stato cruciale per gli sforzi di valutazione dei danni durante le alluvioni dello scorso anno in Emilia-Romagna, in Italia.
Negli ultimi anni, il progresso dell’IA ha accelerato notevolmente, con lo sviluppo di strumenti come ChatGPT e Gemini che hanno sorpreso persino gli esperti del settore. Per sfruttare questa innovazione trasformativa e cogliere le opportunità offerte da questa tecnologia, ESA, insieme a vari partner, sta sviluppando un assistente digitale per l’osservazione della Terra che capirà le domande umane e risponderà con risposte simili a quelle umane, conosciute come capacità di linguaggio naturale.
Esistono, tuttavia, diversi pezzi del puzzle da completare per creare un tale assistente digitale, a cominciare dal modello di base che lo sostiene.
I modelli di base funzionano attraverso l’addestramento e il miglioramento nel tempo, ma in un’apprendimento automatico più tradizionale, la macchina deve essere alimentata con grandi set di dati etichettati, spesso da un umano.
Uno dei progetti di modelli di base, chiamato PhilEO, è stato avviato all’inizio del 2023 e sta ora raggiungendo la maturità. Un quadro di valutazione basato sui dati globali del Sentinel-2 di Copernico e presto il modello PhilEO stesso, saranno rilasciati alla comunità di osservazione della Terra per stimolare un approccio collaborativo, far avanzare lo sviluppo nel settore e garantire che il modello di base derivato sia ampiamente convalidato.
Inoltre, separate iniziative dell’ESA stanno esplorando l’estremità umana del puzzle: la creazione dell’assistente digitale che accetterà una domanda in linguaggio naturale da un utente, elaborerà i dati appropriati attraverso i modelli di base dell’osservazione della Terra e produrrà la risposta in testo e/o immagini.
“Il concetto di un assistente digitale per l’osservazione della Terra che può fornire un’ampia gamma di informazioni da fonti diverse è una prospettiva allettante, e come dimostrano queste iniziative, ci sono diversi blocchi di costruzione fondamentali da mettere in atto per raggiungere tale obiettivo”, commenta il capo di ESA Φ-lab Giuseppe Borghi.
“Considerando il progresso estremamente incoraggiante già raggiunto con PhilEO e il precursore dell’assistente digitale, mi aspetto pienamente che i nuovi progetti porteranno risultati rivoluzionari nel prossimo futuro.”
