Engenheiros usam IA para converter mapas antigos em imagens de satélite

Estudo desenvolve tecnologia que transforma mapas antigos em imagens de satélite. Confira como foi utilizado IA para obter os resultados.

Imagens geradas pelo sistema da IA utilizada no estudo. Fonte: Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco
Imagens geradas pelo sistema da IA utilizada no estudo. Fonte: Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco

Ao analisar mapas dos tempos antigos, é possível observar como as paisagens eram há centenas de anos. Mas como seria se fosse possível vê-los de uma forma moderna? Pensando nisso, Henrique Andrade, da Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco, Recife, analisou mapas de vários anos do município de Recife, sua cidade natal.

Henrique explica sobre o que ele fez e o que o incentivou a fazer a pesquisa:

"Juntei todas essas cópias digitais de mapas e acabei descobrindo coisas sobre minha cidade natal que não é tão conhecida. Sinto que em Recife teve negado às pessoas o acesso ao seu próprio passado, o que torna difícil para elas entenderem quem são e, portanto, o que podem fazer sobre seu próprio futuro."

Henrique apresentou para seu professor, Bruno Fernandes, a seguinte ideia para seu projeto: desenvolver um algoritmo de machine learning que pudesse transformar mapas antigos em imagens de satélite como as que o Google gera. Segundo o pesquisador, esta ferramenta poderia ajudar a informar as pessoas sobre a maneira como a região foi alterada ao longo do tempo, incluindo impactos sociais e econômicos da urbanização.

Imagem gerada pela IA representando um momento no passado de Recife (esquerda) e imagem de satélite atual da cidade. Fonte: Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco
Imagem gerada pela IA representando um momento no passado de Recife (esquerda) e imagem de satélite atual da cidade. Fonte: Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco

Para tornar realidade o projeto, Henrique e seu professor utilizaram uma ferramenta de IA (inteligência artificial) chamada Pix2pix, que depende de 2 redes neurais. A primeira gera imagens com base na imagem de entrada, enquanto a segunda analisa se a imagem gerada parece falsa ou não. A partir destes sistemas, as redes são programadas para enganar umas às outras e posteriormente criar imagens realistas com base em dados históricos fornecidos.

No dia 24 de setembro de 2020 Henrique e Bruno publicaram o estudo na IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. Neste artigo, foi utilizado um mapa de Recife do ano de 1808 para gerar imagens modernas de satélite da área. Henrique diz:

"Quando você olha as imagens, tem uma ideia melhor de como a cidade mudou em 200 anos. A geografia da cidade mudou drasticamente - os aterros reduziram os corpos d'água e as áreas verdes foram todas removidas pela atividade humana."

Segundo Henrique, a maneira como o sistema de IA trabalha não pede tanto volume de informações na entrada. Entretanto, há dois problemas: é necessário que haja um contexto histórico para analisar as imagens inseridas e a resolução dos mapas gerados é inferior ao que os pesquisadores gostariam. Henrique diz:

"Seguindo em frente, estamos trabalhando para melhorar a resolução das imagens e testando diversos insumos."

A aplicação desta tecnologia de geração de mapas é promissora e pode ser analisada por diversas áreas

De acordo com o pesquisador, essa tecnologia de geração de mapas é amplamente aplicável, com possibilidade de utilizar em diversos locais. Além disto, Henrique diz que as imagens de satélite geradas poderão ser utilizadas por planejadores urbanos, antropólogos e historiadores, por exemplo. Mas se analisarmos melhor, isso pode ir além, pois estas imagens podem nos mostrar as alterações ambientais que afetam a qualidade de vida das pessoas e até dizer a origem de determinado problema que vem assolando a população de determinada região há anos, afetando a saúde coletiva, estudada pelos sanitaristas.

O artigo sobre o estudo pode ser lido na integra aqui.

O que achou da ideia de geração de imagens de satélite de cenários passados? Comente abaixo e compartilhe conosco a sua opinião!

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