El Φsat-2, el innovador cubesat de la ESA diseñado para revolucionar la observación de la Tierra con inteligencia artificial, ha sido lanzado.
El cubesat emprendió su viaje al espacio el 16 de agosto a las 20:56 CEST (11:56 hora local) a bordo de un cohete Falcon 9 de SpaceX desde la Base de la Fuerza Espacial Vandenberg en California, EE. UU., integrado por Exolaunch como parte de la misión de viaje compartido Transporter-11, que también incluyó el Satélite Meteorológico del Ártico de la ESA.
A las 21:50 CEST, el Φsat-2 se desplegó desde el vehículo de lanzamiento y a las 23:47 CEST la estación terrestre de Svalbard en Noruega recibió la importante señal que indicaba que el Φsat-2 ya se encontraba en órbita de forma segura.
El Φsat-2 ampliará los límites de la observación de la Tierra, demostrando cómo se pueden utilizar las tecnologías de IA para mejorar la forma en que observamos la Tierra desde el espacio. El satélite en miniatura está equipado con una cámara multiespectral de última generación y un potente ordenador de inteligencia artificial que analiza y procesa imágenes mientras está en órbita. Esto resultará fundamental para los esfuerzos de respuesta ante desastres, la vigilancia marítima, la protección del medio ambiente y más.
La directora de Programas de Observación de la Tierra de la ESA, Simonetta Cheli, comentó: «Estamos encantados de lanzar hoy Φsat-2, que demostrará el poder transformador de la inteligencia artificial en la observación de la Tierra. Esta misión anuncia una nueva era de conocimientos prácticos desde el espacio, y promete formas más inteligentes y eficientes de monitorear nuestro planeta».
Nicola Melega, responsable técnico de Φsat-2 de la ESA, añadió: «La misión Φsat-2 muestra cómo la tecnología avanzada de inteligencia artificial puede transformar nuestra capacidad de monitorear y responder a los cambios en la Tierra, haciendo que los datos espaciales sean más prácticos e impactantes que nunca».
Una nueva era de inteligencia artificial
La IA ha mejorado significativamente la forma en que se monitorea y comprende nuestro planeta. Las capacidades de IA permiten procesar datos satelitales de manera rápida y precisa, transformando grandes cantidades de datos sin procesar en información útil para científicos, empresas y legisladores.
Si bien la mayor parte del procesamiento de IA se realiza en tierra después de que se hayan descargado los datos, el satélite Φsat-2 de la ESA lo hará en tiempo real. En lugar de descargar grandes cantidades de datos sin procesar, incluidos aquellos oscurecidos por las nubes, las aplicaciones a bordo pueden procesar estas imágenes directamente, lo que garantiza que solo se envíe a la Tierra la información más esencial. Esta innovación brinda beneficios tangibles, mejora la transmisión de datos y acelera la toma de decisiones.
La cámara multiespectral del satélite, que orbita la Tierra a una altitud de 510 km, toma imágenes de la Tierra en siete bandas diferentes en la parte visible a la infrarroja cercana del espectro electromagnético. La plataforma Cubesat 6U, diseñada y desarrollada por OpenCosmos, ejecuta aplicaciones de IA que se pueden instalar y operar fácilmente de forma remota desde la Tierra.
Estas aplicaciones pueden proporcionar datos útiles para la protección del medio ambiente y establecer un nuevo estándar en la tecnología de inteligencia artificial basada en el espacio. En el lanzamiento, Φsat-2 ejecuta las siguientes aplicaciones a bordo:
Detección de nubes. A diferencia de los satélites tradicionales que transmiten todas las imágenes capturadas, incluidas las oscurecidas por las nubes, Φsat-2 procesa estas imágenes directamente en órbita, lo que garantiza que solo se envíen a la Tierra imágenes claras y utilizables. Desarrollada por KP Labs, esta aplicación también puede clasificar las nubes y proporcionar información sobre su distribución. Esto ofrece a los usuarios más flexibilidad a la hora de decidir si una imagen es utilizable o no.
Generación de mapas de calles. La aplicación Sat2Map, desarrollada por CGI, convierte las imágenes satelitales en mapas de calles. Esta capacidad es especialmente beneficiosa para los equipos de respuesta a emergencias, ya que les permite identificar carreteras accesibles durante desastres como inundaciones o terremotos. Cuando el satélite orbita sobre el área afectada y adquiere imágenes, las imágenes se pasan al procesador de a bordo que identificará las calles y generará un mapa correspondiente. Inicialmente, esta aplicación se demostrará en el sudeste asiático, mostrando su potencial para ayudar en la gestión de crisis.
Detección de buques marítimos. La aplicación de detección de buques marítimos, desarrollada por CEiiA, utiliza técnicas de aprendizaje automático para detectar y clasificar automáticamente los buques en regiones específicas, lo que facilita el seguimiento de actividades como la pesca ilegal. Esta aplicación subraya el papel del satélite en el apoyo a la seguridad marítima y los esfuerzos de conservación del medio ambiente.
Compresión y reconstrucción de imágenes a bordo. Desarrollada por GEO-K, esta aplicación se encarga de comprimir las imágenes a bordo. Al reducir significativamente el tamaño de los archivos, esta aplicación aumenta el volumen y la velocidad de las descargas de datos. Después de ser descargadas a tierra, las imágenes se reconstruyen utilizando un decodificador dedicado. Las primeras demostraciones de esta tecnología se realizarán en Europa, centrándose en la detección de edificios.
Para ampliar aún más las capacidades del satélite, se cargarán dos aplicaciones adicionales ahora que el satélite está en órbita. Estas son:
Detección de anomalías marinas. Desarrollada por IRT Saint Exupery Technical Research, esta aplicación utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para detectar anomalías en los ecosistemas marinos, identificando amenazas para el ecosistema marino, como derrames de petróleo, floraciones de algas nocivas y descargas de sedimentos importantes en tiempo real.
Detección de incendios forestales. El sistema de detección de incendios forestales, desarrollado por Thales Alenia Space, utiliza el aprendizaje automático para proporcionar información crítica en tiempo real a los equipos de respuesta. La herramienta proporciona un informe de clasificación que ayuda a los bomberos a localizar incendios forestales, rastrear su propagación e identificar posibles peligros.
Φsat-2 es un esfuerzo colaborativo, con Open Cosmos como contratista principal, respaldado por un consorcio industrial que incluye a CGI, Simera, Ubotica, CEiiA, GEO-K y KP-Labs.
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