Proyectos europeos utilizan IA y datos de Copernicus para anticipar incendios y estimar las emisiones horarias

Proyectos financiados por la Unión Europea utilizan inteligencia artificial para transformar grandes volúmenes de datos generados por los satélites Copernicus en pronósticos e información aplicable en el terreno. Entre las herramientas en desarrollo se encuentran modelos que estiman el riesgo y la propagación de incendios, software que calcula las emisiones de CO₂ de las ciudades hasta el nivel de algunos barrios y productos para monitorear las presiones sobre los ecosistemas costeros.

En resumen El proyecto UNICORN utiliza datos de Copernicus e inteligencia artificial para la alerta temprana y la previsión de riesgos climáticos, incluyendo la aparición y evolución de incendios de vegetación. SPACE4Cities ha desarrollado software que combina datos de Sentinel-1 y Sentinel-2 con información de sensores terrestres para estimar las emisiones de CO₂ de una ciudad en intervalos horarios y a nivel de pequeñas áreas urbanas. ENHANCE desarrolla tres productos basados en IA para analizar las presiones urbanas, agrícolas y climáticas sobre las zonas costeras de Barcelona y la Bahía de Pagasitikos en Grecia. Otras iniciativas trabajan en modelos fundamentales para Copernicus, el procesamiento a gran escala de datos y la compresión de información de observación de la Tierra y meteorológica. Las herramientas no representan un único servicio operativo y se encuentran en diferentes etapas de investigación, desarrollo y prueba.

Los satélites europeos producen diariamente volúmenes muy grandes de imágenes y mediciones sobre la superficie terrestre, océanos y atmósfera. Su utilización implica transformar los datos en bruto en información que puede ser interpretada lo suficientemente rápido para el monitoreo del medio ambiente, intervenciones en caso de emergencia o gestión de infraestructuras.

La inteligencia artificial se utiliza para automatizar una parte de este análisis. Los modelos pueden buscar patrones en imágenes y en los datos provenientes de sensores, pueden combinar múltiples fuentes y pueden producir estimaciones o pronósticos que requerirían un gran volumen de procesamiento manual.

Una de las aplicaciones se desarrolla a través del proyecto UNICORN, financiado por Horizon Europe. El consorcio utiliza datos de observación de la Tierra y tecnologías de análisis para desarrollar herramientas de alerta temprana, previsión y monitoreo de riesgos naturales.

Los incendios de vegetación representan uno de los casos de uso. Los investigadores han desarrollado un modelo que rastrea las condiciones asociadas a la producción de incendios y puede estimar cómo podría evolucionar un fuego después de su inicio.

La información puede ser utilizada para identificar áreas en las que un incendio tiene un potencial más alto de convertirse en un evento mayor. El proyecto busca proporcionar resultados utilizables a los servicios de emergencia, autoridades locales, empresas y otras organizaciones expuestas a riesgos naturales.

UNICORN no se limita a incendios. El proyecto también incluye aplicaciones para inundaciones rápidas y actividad volcánica y busca utilizar los datos de Copernicus en la preparación para eventos extremos y en la gestión de sus consecuencias.

Otro proyecto, SPACE4Cities, aplica inteligencia artificial al monitoreo de emisiones urbanas. El software desarrollado en el marco del proyecto estima la cantidad de CO₂ generada en una ciudad en cada hora y puede detallar los resultados hasta el nivel de algunos barrios.

El sistema utiliza datos provenientes de los satélites Sentinel-1 y Sentinel-2, que combina con la información disponible de sensores ubicados en el suelo. Estos datos se introducen en un modelo de inteligencia artificial para producir una imagen más detallada de la distribución de las emisiones dentro de la ciudad.

La estimación a escala local puede permitir diferenciar entre áreas que contribuyen de manera diferente a las emisiones urbanas. El documento de EUSPA no proporciona, sin embargo, datos sobre la precisión del sistema en cada ciudad ni afirma que las estimaciones pueden reemplazar los inventarios oficiales de emisiones.

La inteligencia artificial y los datos satelitales también se utilizan para monitorear las zonas costeras. El proyecto ENHANCE trabaja con organizaciones regionales en España y Grecia en áreas afectadas por la degradación y el cambio de los ecosistemas marinos costeros.

El proyecto desarrolla tres productos destinados a analizar las presiones urbanas, agrícolas y asociadas a fenómenos climáticos extremos. Las áreas de prueba mencionadas son Barcelona y la Bahía de Pagasitikos en Grecia.

Los datos de observación de la Tierra pueden mostrar cambios en el uso del suelo, vegetación, agua y otras características del medio ambiente. Los modelos de IA se utilizan para organizar e interpretar esta información en relación con los problemas identificados por las autoridades y organizaciones locales participantes.

EUSPA destaca también el proyecto ThinkingEarth, que desarrolla modelos fundamentales para los datos de Copernicus. Un modelo de este tipo se entrena con grandes volúmenes de datos y puede ser posteriormente adaptado para múltiples tareas de observación de la Tierra, en lugar de construir un modelo completamente nuevo para cada aplicación.

DaFab trabaja en el procesamiento de datos de Copernicus a gran escala a través de una infraestructura orientada hacia la inteligencia artificial. Embed2Scale desarrolla representaciones compactas de los datos de observación de la Tierra y utiliza métodos de IA de compresión para que la información satelital y meteorológica pueda ser intercambiada y procesada de manera más eficiente.

Estos proyectos responden a un problema común: los sensores espaciales pueden producir más datos de los que pueden ser examinados individualmente por humanos. La automatización no elimina la necesidad de validación, ya que los resultados de los modelos deben ser evaluados en relación con mediciones, observaciones y los requisitos del usuario final.

EUSPA indica aplicaciones más allá del monitoreo del medio ambiente. La inteligencia artificial se utiliza para la interpretación de imágenes y datos satelitales en agricultura, infraestructura y gestión de desastres, y la combinación entre la observación de la Tierra y los datos de posicionamiento puede ser utilizada para transporte y actividades marítimas.

En puertos, las imágenes de observación de la Tierra pueden ser combinadas con posicionamiento a través de sistemas globales de navegación por satélite, seguimiento de barcos y análisis automático de datos. El objetivo es obtener una imagen operativa más completa sobre los movimientos y actividades en la zona.

Los servicios para drones representan otro ámbito en el que el posicionamiento por satélite puede ser combinado con procesamiento automático. Los datos de navegación y posición proporcionan información sobre el lugar en el que se encuentra un sistema, y los algoritmos pueden interpretar simultáneamente las imágenes y otros datos recolectados.

El uso de IA no modifica el origen de los datos de Copernicus. Los satélites y sensores continúan realizando las mediciones, y los modelos informáticos se utilizan posteriormente para clasificación, detección de cambios, previsión o combinación de observaciones con otras fuentes.

Copernicus es el programa de observación de la Tierra de la Unión Europea. Sus datos se utilizan en servicios relacionados con la atmósfera, el medio ambiente marino, la superficie terrestre, los cambios climáticos, la seguridad y la gestión de situaciones de emergencia.

EUSPA gestiona componentes del programa espacial europeo y apoya el desarrollo de aplicaciones que utilizan Copernicus, Galileo y EGNOS. La convergencia entre estos servicios e inteligencia artificial amplía los tipos de productos que pueden ser desarrollados a partir de datos espaciales, pero el rendimiento y el grado de madurez deben ser evaluados por separado para cada proyecto.