Un modèle novateur simplifiant la surveillance de la santé de notre planète
Tout autour de nous, des satellites prennent le pouls de la santé de notre planète via une grande variété de capteurs, enregistrant des informations cruciales pouvant nous aider à relever des défis majeurs comme l'insécurité alimentaire et la réponse aux catastrophes. Mais transformer ce gigantesque flux de données complexe en actions nécessite de coûteuses expertises, en plus d'être inadéquat pour les situations de crise évoluant rapidement et nécessitant une analyse en temps réel.
Notre modèle de fondation d'IA pour l'observation de la Terre, Galileo, est une révolution dans le traitement des données satellitaires et d'activités humaines ouvertes. Galileo utilise l'apprentissage auto-supervisé pour « s'enseigner » en trouvant des tendances dans de vastes bases de données non étiquetées issues de décennies de surveillance de la Terre – cela nécessite des données de vérité terrain moins coûteuses et étiquetées à la main.
Galileo exploite la structure des données d'observation de la Terre – y compris la structure temporelle, la structure spatiale et les relations entre les différents capteurs – pour surpasser significativement les méthodes auto-supervisées précédentes.
Des données optiques multispectrales aux lectures radar à synthèse d'ouverture et du climat aux cartes d'occupation des sols, Galileo permet à quiconque de collecter et de donner un sens à cette énorme quantité de données accessibles au public pour mieux comprendre les indicateurs de la santé de notre planète et, finalement, agir sur les signaux les plus alarmants.
Donner du sens aux données provenant de sources multiples
Imagerie optique, radar pénétrant les nuages, élévation, météo et même lumières nocturnes : Galileo fusionne les informations de nombreuses sources en un seul endroit pour construire une compréhension riche et holistique d'une zone spécifique.
Ce niveau de granularité et de multimodalité est inégalé dans un modèle gratuit et open source, et permet à quiconque de créer ses propres outils pour surveiller des métriques et des zones d'intérêt spécifiques.
Galileo traite les données spatiales et temporelles de manière transparente pour nous aider à comprendre comment les paysages évoluent au fil du temps. Ceci s’avère particulièrement crucial dans des domaines comme l'agriculture, où un champ a une apparence très différente du semis à la saison des récoltes. Cela est également essentiel pour les situations évoluant rapidement comme la cartographie des cultures dans une zone de conflit, l'évaluation des dégâts des inondations ou la surveillance des incendies de forêt sur une vaste zone.
Avec un nouvel algorithme d'apprentissage conçu spécifiquement pour la télédétection, Galileo apprend simultanément le contexte « global » à grande échelle et les détails « locaux » à grain fin. Cela lui permet de bien performer dans des tâches impliquant des objets d'échelles très différentes, des objets uniques comme de petits bateaux aux immenses glaciers en passant par les forêts touchées par les incendies.
Démocratiser l'accès aux données terrestres pour informer l'action
Galileo vise à démocratiser l'accès aux données terrestres en permettant aux non-experts d'obtenir des réponses significatives rapidement et efficacement sans nécessiter de solides connaissances techniques ni de compétences spécifiques au-delà des capacités de programmation de base.
Notre méthode peut par exemple être utilisée pour :
- Surveiller les risques d'incendie de forêt : Nous avons utilisé Galileo pour créer des cartes de la teneur en humidité du combustible vivant (LFMC), une variable clé pour prédire le comportement des incendies de forêt qui est autrement impossible à mesurer à grande échelle.
- Cartographier l'agriculture mondiale : Le modèle prédécesseur de Galileo, Presto, sert désormais de base au projet WorldCereal, un projet majeur financé par l'Agence spatiale européenne visant à créer des cartes de cultures à grande échelle et à se prémunir contre l'insécurité alimentaire.
- Renforcer la réponse rapide sur le terrain : Un utilisateur ayant des connaissances de programmation de base peut désormais générer une carte de cultures de haute qualité pour un pays entier en seulement une douzaine de lignes de code (lien), accélérant une tâche qui prenait auparavant des mois.
En rendant les données d'observation de la Terre plus puissantes, accessibles et pertinentes, Galileo peut contribuer à l'avènement d'un monde où les décideurs politiques et les organisations disposent des informations dont ils ont besoin pour bâtir un avenir plus sûr et plus résilient.
Galileo est disponible gratuitement ici : https://github.com/nasaharvest/galileo
