Já existe um ‘ChatGPT’ para fotos de satélite
Já existe um ‘ChatGPT’ para fotos de satélite. Usando IA avançada e um enorme conjunto de dados de imagens da Terra, é possível descobrir objetos em quase qualquer lugar em apenas algumas horas.
Recentemente, essa tarefa exigiria um enorme esforço de coleta de inteligência humana, de sinais e de código aberto. Mas um pesquisador da empresa de IA Synthetaic criou uma ferramenta que permitirá aos usuários encontrar praticamente qualquer objeto grande que exista em qualquer foto de satélite da Terra em apenas um dia. Esta também o[é o tipo de capacidade que a Agência Nacional de Inteligência Geoespacial está procurando desenvolver e pode mudar radicalmente a vantagem estratégica no campo de batalha.
Corey Jaskolski, fundador e CEO da Synthetaic, apelidou sua ferramenta de digitalização de imagens de satélite de Rapid Automatic Image Categorization, ou RAIC. Depois que o incidente do balão meteorológico chinês chamou a atenção do país em janeiro, Jaskolski aplicou RAIC a fotos de satélite da superfície da Terra, coletadas pela empresa de imagens de satélite geoespacial Planet. Ele conseguiu rastrear as origens do balão até a China em questão de dias.
Agora, diz Jaskolski, a empresa está usando essas lições para reduzir ainda mais o tempo de busca. “Nosso objetivo é ser capaz de ingerir toda a tomada diária do Planeta [das imagens da Terra] e ser capaz de processar tudo isso em menos de 24 horas. Portanto, se você quiser literalmente procurar por lançamentos de balões em todo o mundo, podemos fornecer uma atualização diária disso todos os dias. Deixe você saber se houve um balão lançado em qualquer lugar.”
O interesse em torno de novas ferramentas de IA disponíveis publicamente aumentou, graças às novas ferramentas transformadoras pré-treinadas generativas – ou GPT (Generative Pretrained Transformer) – que permitem aos usuários escrever ensaios, criar planos de negócios e executar tarefas complexas com um prompt simples. A comunidade de segurança nacional tem uma necessidade semelhante, mas para aplicativos de IA para a vasta extensão de cobertura satélite, de vigilância e de outros dados, que podem ajudar a descobrir atividades adversárias e novos recursos.
Mas não é necessariamente uma tarefa simples, como Jaskolski aprendeu quando tentou encontrar a origem daquele balão chinês – algo que nunca havia sido fotografado ao ar livre, muito menos rotulado e inserido em um conjunto de banco de dados legível por um algoritmo de aprendizado de máquina.
Siga-nos no X e Facebook
@CAS