Ao longo do tempo os satélites da NASA já recolheram mais de 100 petabytes (100 mil Terabytes) de dados, o que se tornou um desafio para a análise e interpretação dos mesmos. Para descodificar dados complexos a NASA está a colaborar com a Microsoft e a explorar a utilização de um copilot personalizado, utilizando os serviços OpenAI da Azure, para o desenvolvimento do Earth Copilot, que poderá mudar como as pessoas interagem com os dados sobre o planeta. A prova de conceito já foi desenvolvida.

Atualmente, o protótipo do Earth Copilot da NASA está à disposição dos cientistas e investigadores da NASA para explorar e testar as suas capacidades. Após um período de avaliações e testes internos, a equipa NASA Impact irá explorar a integração desta capacidade de IA na atual plataforma de análise de dados da NASA, a VEDA.

Veja o vídeo com o funcionamento da ferramenta

Os satélites da NASA monitorizam desde fogos florestais a sinais de alterações climáticas, dados que, se acessíveis a todos, podem ajudar decisores, cientistas, agricultores, urbanistas a planear e a responder a desastres.

Devido à sua complexidade, os dados geoespaciais estão normalmente acessíveis a um número limitado de investigadores e cientistas com competências técnicas avançadas. A NASA quer tornar os dados mais acessíveis, democratizando o acesso e derrubando barreiras técnicas, com uso por públicos  diversificados, incluindo educadores e decisores políticos, explica a Microsoft.

Para a comunidade científica é também benéfico, pois os investigadores podem passar menos tempo a recuperar dados e mais tempo a analisar e a descobrir.

Painel de controlo Earthdata da VEDA da NASA.
Painel de controlo Earthdata da VEDA da NASA. créditos: Microsoft/NASA

A prova de conceito do Earth Copilot integra tecnologias baseadas na nuvem, como o Azure OpenAI Service, que “dá acesso a poderosos modelos de IA e capacidades de processamento de linguagem natural que permitem aos programadores integrar IA inteligente e conversacional nas suas aplicações”.

As tecnologias combinadas, permitem aos utilizadores fazer consultas em linguagem simples como: “Qual foi o impacto do furacão Ian na ilha de Sanibel?” ou “Como a pandemia de COVID-19 afetou a qualidade do ar nos EUA?”. Depois, a IA recupera os conjuntos de dados relevantes, tornando o processo simples e intuitivo.

Um dos exemplos referidos é o de cientistas climáticos que podem aceder rapidamente a dados históricos para estudar tendências, enquanto os especialistas agrícolas podem obter informações sobre os níveis de humidade do solo para melhorar a gestão das culturas.