Nota do Editor: Este artigo foi atualizado em 7 de maio de 2025 para incluir um link para o artigo em preprint desta pesquisa.
Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Adelaide e do SmartSat Cooperative Research Center, na Austrália do Sul, conseguiu fazer upload e demonstrar o modelo fundamental de inteligência artificial (IA) geoespacial de código aberto Prithvi, da NASA e da IBM, a bordo de duas plataformas em órbita, tornando-o o primeiro modelo fundamental geoespacial a ser implantado no espaço. Treinado com 13 anos de dados, o Prithvi pode facilitar uma ampla variedade de tarefas de observação da Terra.
Ao fazer upload de uma versão compactada do Prithvi para o satélite Kanyini do governo da Austrália do Sul e para a carga útil Thales Alenia Space IMAGIN-e (ISS Mounted Accessible Global Imaging Nod-e) a bordo da Estação Espacial Internacional (International Space Station, ISS), os pesquisadores testaram o desempenho do modelo na detecção de enchentes e nuvens em duas plataformas em órbita e em dois ambientes computacionais diferentes. A equipe compartilhou os resultados em um artigo em preprint.
A previsão demonstrada pelo Prithvi de cicatrizes de queimadas do Gifford Fire, que ocorreu a noroeste de Los Angeles em 17 de agosto de 2025. Quando implantados a bordo de um satélite de observação da Terra, modelos fundamentais podem realizar análises avançadas antes mesmo de os dados chegarem ao solo.
NASA
A equipe escolheu o Prithvi para sua pesquisa por causa de sua forte capacidade de generalização entre tarefas de observação da Terra e por estar disponível como modelo de código aberto.
“Se o Prithvi não fosse de código aberto, eu teria que treinar meu próprio modelo fundamental”, disse o Dr. Andrew Du, pesquisador líder do projeto, que é pesquisador de pós-doutorado na Universidade de Adelaide e engenheiro de IA no SmartSat Cooperative Research Center. “Ter esse modelo disponível de forma aberta economizou muito tempo e esforço.”
Um modelo fundamental é um modelo de IA treinado com uma quantidade enorme de dados não rotulados, o que permite que o modelo comece a detectar padrões nos dados que os humanos não perceberiam por conta própria. Em seguida, o modelo pode ser ajustado (fine-tuned) para aplicações específicas usando quantidades muito menores de dados rotulados.
Enchentes ao redor do Lago Norman, na Carolina do Norte, causadas pelo furacão Helene em 7 de outubro de 2024. As áreas azuis da imagem são a previsão do modelo fundamental Prithvi, na demonstração, sobre a extensão das enchentes.
NASA
“O Prithvi é o primeiro modelo desse tipo a ser implantado em órbita, e isso demonstra exatamente por que fazemos nossos modelos de IA de código aberto”, disse Kevin Murphy, chief science data officer na sede da NASA em Washington, cujo escritório liderou a colaboração que criou o Prithvi. “Ao compartilhar essas ferramentas com qualquer pessoa que queira usá-las, aceleramos o desenvolvimento científico e tecnológico no futuro.”
Desenvolvido por uma equipe de cientistas de dados da IBM e do time IMPACT da NASA, dentro do Office of Data Science and Informatics (Escritório de Ciência de Dados e Informática) do Marshall Space Flight Center (Centro Espacial de Voo) da NASA, em Huntsville, Alabama, o modelo geoespacial Prithvi foi treinado com o conjunto de dados Harmonized Landsat and Sentinel-2. Esse conjunto compila mais de uma década de dados geoespaciais globais dos satélites Landsat, da NASA, e Sentinel-2, da ESA (European Space Agency, Agência Espacial Europeia). O Prithvi pode ser adaptado para tarefas como mapear planícies de inundação, monitorar desastres e prever produtividade agrícola.
Ao compartilhar essas ferramentas com qualquer pessoa que queira usá-las, aceleramos o desenvolvimento científico e tecnológico no futuro.
Kevin Murphy
Chief Science Data Officer da NASA e Acting Chief Data Officer/Chief AI Officer
Satélites de observação da Terra coletam enormes quantidades de dados sobre nosso planeta. Processar e analisar esses dados em órbita antes de o satélite enviá-los de volta à Terra pode ajudar pesquisadores a obter percepções mais rapidamente. No entanto, satélites ativos muitas vezes não conseguem aceitar grandes atualizações de software devido a limites de banda, então os modelos de IA que eles carregam para análise de dados tendem a ser leves e altamente especializados.
Pesquisadores podem usar a flexibilidade de um modelo fundamental para facilitar uma ampla gama de tarefas de observação da Terra em uma única arquitetura de software. Se eles quiserem que o modelo assuma uma nova tarefa depois que o satélite estiver em órbita, basta fazer upload de um pequeno pacote adicional de decodificador — usando muito menos banda do que seria necessário para enviar um modelo inteiro novo ao satélite.
Em 22 de junho de 2013, o Operational Land Imager (OLI) do Landsat 8 capturou esta imagem em falsa cor do incêndio East Peak queimando no sul do Colorado, perto de Trinidad. As áreas queimadas aparecem em vermelho escuro, enquanto as áreas em combustão ativa ficam em laranja. As áreas verdes escuras são florestas; as áreas verdes claras são campos. Os dados do Landsat 8 foram usados para treinar o modelo fundamental Prithvi, que pode ajudar a detectar cicatrizes de queimadas.
NASA Earth Observatory
Enviar o Prithvi para a órbita é uma demonstração inicial de como modelos fundamentais poderiam transformar a observação da Terra. Além da análise de dados, modelos fundamentais poderiam, no futuro, ajudar cientistas a interagir com os instrumentos que coletam os dados.
“Um grande modelo de linguagem também é um tipo de modelo fundamental”, disse Du. “No futuro, isso poderia permitir que operadores interagissem com satélites em linguagem natural, fazendo perguntas sobre dados a bordo ou status do sistema e recebendo respostas de forma conversacional.”
A equipe da NASA por trás do Prithvi continua trabalhando em modelos fundamentais de código aberto treinados com dados da NASA. Um modelo de heliociência, o Surya, foi lançado em 2025, e a equipe pretende criar modelos fundamentais para ciência planetária, astrofísica e ciências biológicas e físicas também.
O modelo fundamental geoespacial Prithvi é financiado pelo Office of the Chief Science Data Officer (Escritório do Chief Science Data Officer) dentro do Science Mission Directorate (Diretoria de Missões Científicas) da NASA, na sede da NASA em Washington. O Office of the Chief Science Data Officer promove a descoberta científica por meio de aplicações inovadoras e parcerias em ciência de dados, análises avançadas e inteligência artificial. Para saber mais sobre os modelos fundamentais de IA da NASA e outras ferramentas de IA para ciência, visite:
https://science.nasa.gov/artificial-intelligence-science
Por Lauren Leese Web Content Strategist do Office of the Chief Science Data Officer
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