Diseñan una herramienta de IA que genera imágenes satelitales de futuras inundaciones

Un equipo de investigación internacional ha creado una herramienta de inteligencia artificial (IA) que genera imágenes satelitales realistas de futuras inundaciones, un paso crucial en la generación de herramientas visuales confliables para ilustrar eventos climáticos.

El estudio, en el que participa la Universidad de Granada junto a centros de investigación y fundaciones de Estados Unidos, Canadá, Alemania y Reino Unido, entre los que se encuentra el Massachusetts Institute of Technology (MIT), ha revelado que los modelos de visión generativa profunda pueden sintetizar imágenes de satélite altamente realistas.

Se trata de imágenes útiles para ilustrar futuros eventos climáticos como inundaciones, reforestaciones y el retroceso del hielo marino, un trabajo en el que ha participado la investigadora del instituto DaSCI de la UGR Natalia Díaz.

El equipo ha utilizado una red generativa adversarial (pix2pixHD) que crea imágenes de satélite sintéticas de inundaciones futuras o el resultado de acciones positivas como la reforestación, un modelo que aunque es capaz de generar imágenes realistas, tiende a "alucinar" inundaciones en áreas incorrectas.

La solución propuesta a este problema combina el aprendizaje profundo con mapas de segmentación generados por modelos de inundación basados en la física.

Este enfoque mejorado no solo supera al modelo de aprendizaje profundo puro, sino también a soluciones manuales, al reducir significativamente los errores de predicción y mejorar la fiabilidad de las imágenes.

El equipo científico ha evaluado la capacidad de generalización de su método utilizando distintos conjuntos de datos de teledetección y eventos climáticos, incluyendo la reforestación y la fusión del hielo marino ártico.

Además, ha puesto a disposición de la comunidad científica su código, nueva métrica y un extenso conjunto de datos, que incluye más de 30.000 tripletas de imágenes HD etiquetadas para traducción de imagen a imagen guiada por segmentación, equivalente a 5,5 millones de imágenes a resolución 128x128.

Este trabajo marca un paso crucial hacia la creación de herramientas visuales confiables y realistas para la comunicación de los impactos del cambio climático, estableciendo nuevas bases para la colaboración entre modelado basado en física y aprendizaje profundo.

El Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional, conocido como Instituto DaSCI, es una entidad de colaboración entre las universidades de Granada, Jaén y Córdoba que se dedica a la investigación avanzada y la formación en el ámbito de la inteligencia artificial.