Cientistas da NASA desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial para enfrentar um desafio antigo nas águas oceânicas. Em um estudo publicado recentemente na AGU Earth and Space Science, os pesquisadores relataram que a ferramenta foi capaz de fundir dados de múltiplos satélites e detectar florações de algas nocivas que ocorreram no oeste da Flórida e no sul da Califórnia.
Florações severas podem representar riscos à saúde e custar às economias costeiras dos Estados Unidos dezenas de milhões de dólares todos os anos. Na Flórida, áreas como Tampa Bay e Sarasota lidam com o problema há décadas. Uma espécie chamada Karenia brevis pode prosperar em águas do Golfo da América, dando origem a florações de algas nocivas que matam animais, degradam praias e deixam banhistas doentes. Na Costa Oeste, florações de Pseudo-nitzschia envenenaram centenas de golfinhos, leões-marinhos da Califórnia e outros animais marinhos nos últimos anos. Toxinas produzidas pelas algas podem até entrar no ar e causar doenças respiratórias em humanos.
Para gerenciar o risco, agências de saúde testam as águas regularmente e emitem alertas ou fechamentos de praias quando necessário. A National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) trabalha com estados e outros parceiros locais para emitir previsões de florações de algas nocivas, como se fossem previsões meteorológicas, durante as temporadas de floração.
Testes no local exigem horas em um barco para coletar amostras de água manualmente, que precisam ser enviadas a um laboratório para análise, o que leva um dia ou mais e requer múltiplos testes. É ainda mais desafiador saber onde testar antes que uma floração comece a se espalhar.
Os satélites da NASA em órbita da Terra já rastreiam florações de algas nocivas com sua visão global única. Ao reunir dados diversos, a nova ferramenta de IA pode funcionar como um multiplicador de força para ajudar as comunidades a determinar onde concentrar seus esforços.
“No mínimo, uma ferramenta como essa pode nos ajudar a saber onde e quando coletar amostras de água enquanto uma floração de algas está começando”, disse uma das coautoras do artigo, Michelle Gierach, cientista do Jet Propulsion Laboratory da NASA, na Califórnia do Sul. “Ela também pode impulsionar a colaboração entre especialistas, fomentando novas formas de conduzir a ciência e entregar produtos de apoio à decisão.”
Hoje, satélites conseguem detectar uma variedade de indícios que sinalizam uma floração de algas. Um sensor hiperespectral a bordo do satélite Plankton, Aerosol, Cloud, ocean Ecosystem (PACE), por exemplo, pode identificar comunidades de algas pelo tamanho, formato e pigmento. Outros instrumentos, como o TROPOMI (Tropospheric Monitoring Instrument), captam o fraco brilho vermelho emitido por espécies como K. brevis à medida que elas fazem fotossíntese.
A equipe do estudo, composta por Gierach, Kelly Luis, da NASA JPL, e pelo cientista de dados de pesquisa Nick LaHaye, do Spatial Informatics Group, reuniu resultados de cinco missões espaciais ou instrumentos, incluindo PACE e TROPOMI.
O desafio para eles foi a quantidade de dados brutos envolvidos. Como a IA distinguiria água profunda de uma linha costeira? Ela conseguiria reconhecer uma floração em diferentes fluxos de dados? Seria capaz, algum dia, de lidar com entradas tanto de satélites quanto de sensores na água?
A equipe desenvolveu um sistema de aprendizado de máquina com auto-supervisão, projetado para aprender padrões a partir de múltiplos 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 qualquer rotulagem com antecedência.
O sistema foi treinado com dados de satélite coletados em 2018 e 2019. Medidas de campo e de 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. Resultados iniciais indicam que ela consegue identificar e mapear corretamente florações nocivas, incluindo espécies específicas como K. brevis, com bom desempenho mesmo em águas costeiras complexas, com sedimentos, plantas e escoamento em turbilhonamento.
“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 do programa líder na sede da NASA, em Washington.
Agora, a equipe está aprimorando a ferramenta com mais dados de mais linhas costeiras e expandindo os 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 aproximar tecnologias para melhor atender usuários finais e suas necessidades, da aquicultura ao turismo”, disse Luis. “Para fazer isso, vamos colocar todos os nossos ativos da NASA na mesa.”Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, Calif. 626-379-6874 / 818-393-2433
andrew.wang@jpl.nasa.gov / andrew.c.good@jpl.nasa.gov
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