Prithvi da NASA se torna o primeiro modelo de fundação geoespacial de IA em órbita

Nota do editor: Este artigo foi atualizado em 7 de maio de 2025 para incluir um link para o artigo pré-impresso desta pesquisa.

Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Adelaide e do Centro de Pesquisa Cooperativa SmartSat no sul da Austrália carregou e demonstrou com sucesso o modelo de base de inteligência artificial (IA) geoespacial Prithvi de código aberto da NASA e da IBM a bordo de duas plataformas em órbita, tornando-o o primeiro modelo de base geoespacial a ser implantado em órbita. Treinado com base em dados de 13 anos, Prithvi pode facilitar uma ampla variedade de tarefas de observação da Terra.

Ao enviar 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, os pesquisadores testaram o desempenho de detecção de inundações e nuvens do modelo em duas plataformas orbitais e ambientes de computação diferentes. A equipe compartilhou seus resultados em um artigo pré-impresso.

A equipe escolheu Prithvi para sua pesquisa devido à sua forte generalização em tarefas de observação da Terra e devido à sua disponibilidade como modelo de código aberto.

“Se Prithvi não fosse de código aberto, eu teria que treinar meu próprio modelo básico”, disse o Dr. Andrew Du, o pesquisador principal 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 abertamente economizou muito tempo e esforço.”

Um modelo básico é um modelo de IA treinado em uma enorme quantidade de dados não rotulados, o que permite que o modelo comece a detectar padrões nos dados que os humanos não notariam por conta própria. O modelo pode então ser ajustado para aplicações específicas usando quantidades muito menores de dados rotulados.

“Prithvi é o primeiro modelo desse tipo a ser implantado em órbita e isso demonstra exatamente por que tornamos nossos modelos de IA de código aberto”, disse Kevin Murphy, diretor de dados científicos na sede da NASA em Washington, cujo escritório liderou a colaboração que criou Prithvi. “Ao partilhar estas ferramentas com qualquer pessoa que as queira utilizar, aceleramos o desenvolvimento científico e tecnológico para o futuro.”

Desenvolvido por uma equipe de cientistas de dados da IBM e da equipe IMPACT da NASA dentro do Escritório de Ciência de Dados e Informática do Marshall Space Flight Center da NASA em Huntsville, Alabama, o modelo Geoespacial Prithvi foi treinado no conjunto de dados Harmonized Landsat e Sentinel-2. Este conjunto de dados compila mais de uma década de dados geoespaciais globais dos satélites Landsat da NASA e Sentinel-2 da ESA (Agência Espacial Europeia). O Prithvi pode ser adaptado para tarefas como mapeamento de planícies aluviais, monitoramento de desastres e previsão do rendimento das colheitas.

Os satélites de observação da Terra recolhem enormes quantidades de dados sobre o nosso planeta. Processar e analisar os dados em órbita antes que o satélite os envie de volta à Terra pode ajudar os pesquisadores a obter insights mais rapidamente. No entanto, os satélites activos muitas vezes não aceitam grandes actualizações de software devido aos limites de largura de banda, pelo que os modelos de IA que transportam para análise de dados tendem a ser leves e altamente especializados.

Os pesquisadores podem usar a flexibilidade de um modelo básico para facilitar uma ampla gama de tarefas de observação da Terra em uma arquitetura de software. Se quiserem que o modelo assuma uma nova tarefa quando o satélite estiver em órbita, só precisam de carregar um pequeno pacote extra de descodificador – utilizando muito menos largura de banda do que carregar um modelo totalmente novo para o satélite.

Enviar Prithvi para órbita é uma demonstração inicial de como os modelos de base poderiam transformar a observação da Terra. Além da análise de dados, os modelos básicos poderiam eventualmente ajudar os cientistas a interagir com os instrumentos que coletam os dados.

“Um grande modelo de linguagem também é um tipo de modelo básico”, disse Du. “No futuro, isso poderá permitir que as operadoras interajam com os 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 básicos de código aberto treinados em dados da NASA. Um modelo heliofísico, Surya, foi lançado em 2025, e a equipe pretende criar modelos básicos para a ciência planetária, astrofísica e também para as ciências biológicas e físicas.

O modelo de fundação Prithvi Geospatial é financiado pelo Escritório do Diretor de Dados Científicos dentro da 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 e parcerias inovadoras em ciência de dados, análise avançada e inteligência artificial. Para saber mais sobre os modelos básicos de IA da NASA e outras ferramentas de IA para a ciência, visite:

https://science.nasa.gov/artificial-intelligence-science

Por Lauren Leese
Estrategista de conteúdo da Web para o Gabinete do Diretor de Dados Científicos