Google Research ha pubblicato l'Open Buildings 2.5D Temporal Dataset, un progetto che traccia i cambiamenti edilizi nel Sud del mondo dal 2016 al 2023.
Questo set di dati eccezionalmente dettagliato offre una visione dinamica, anno per anno, dell'urbanizzazione. Cattura la costruzione, la crescita e la trasformazione degli edifici in regioni in cui tali dati dettagliati sono stati a lungo scarsi o inesistenti.
John Quinn, ingegnere software presso Google Research, ha spiegato perché il progetto è importante: "Non sapere dove sono gli edifici è un grosso problema per molte ragioni pratiche. Se si creano servizi o campagne di vaccinazione o si soccorrono le persone dopo un'emergenza, questo è un problema".
Il principale punto di forza dello strumento è la capacità di estrarre informazioni ad alta risoluzione da immagini satellitari Sentinel-2 a bassa risoluzione.
Analizzando fino a 32 immagini sfasate nel tempo della stessa località, l'intelligenza artificiale è in grado di rilevare strutture molto più piccole di un singolo pixel, superando di fatto i limiti delle immagini disponibili in molte zone del Sud globale.
Al di là del rilevamento, il sistema stima l'altezza degli edifici con una precisione notevole, in media entro 1,5 metri.
Questo trasforma le immagini satellitari piatte in dati ricchi e stratificati, fornendo agli urbanisti e alle organizzazioni umanitarie un potente strumento per comprendere la densità della popolazione e il fabbisogno di risorse.
L'intelligenza artificiale sta trasformando il nostro approccio alla mappatura dell'uso del suolo a livello globale.
A progetto recente di Aya Data in Ghana, ad esempio, dimostra il potenziale della tecnologia. Hanno impiegato l'intelligenza artificiale per analizzare migliaia di immagini satellitari del Sud America, tracciando i cambiamenti nelle foreste, nelle aree urbane e nei terreni agricoli nel corso di diversi anni.
L'abilità dell'intelligenza artificiale nel rilevare cambiamenti impercettibili, come i primi segni di deforestazione o di nuovi insediamenti, informa le politiche agricole e di conservazione del mondo reale.
Oltre a osservare i cambiamenti a lungo termine nell'ambiente, l'intelligenza artificiale consente ai ricercatori di rilevare e rispondere a minacce immediate come il disboscamento illegale, il bracconaggio della fauna selvatica e i cambiamenti non autorizzati nell'uso del suolo visibili dalle immagini satellitari.
Mappare il Sud globale
Il termine "Sud globale" si riferisce tipicamente alle nazioni in via di sviluppo di Africa, Asia, America Latina e Caraibi.
Queste regioni, che ospitano la maggior parte della popolazione mondiale, si trovano spesso ad affrontare sfide per la fornitura di assistenza sanitaria di alta qualità, lo sviluppo urbano, la conservazione dell'ambiente e la gestione delle risorse.
Abdoulaye Diack, program manager del progetto, ha dichiarato: "Vogliamo che le persone del Sud globale che prendono decisioni politiche abbiano a disposizione gli stessi strumenti del Nord globale".
Il set di dati sta già trovando applicazioni pratiche. In Uganda, il non profit Sunbird AI sta sfruttando questi dati per progetti di elettrificazione rurale.
MondoPopcon sede presso l'Università di Southampton, lo sta utilizzando per perfezionare le stime della popolazione globale, informazioni fondamentali per pianificare qualsiasi cosa, dalle campagne di vaccinazione alla risposta ai disastri.
Il direttore di WorldPop, il professor Andrew Tatem, ha spiegato perché questi dati sono importanti: "Capire dove vivono le persone è fondamentale per assicurarsi che le risorse siano distribuite in modo equo e che nessuno venga lasciato indietro nella fornitura di servizi come l'assistenza sanitaria".
Google ammette che il sistema ha dei limiti. Una copertura nuvolosa persistente può impedire la raccolta dei dati in alcune delle regioni più umide del mondo e anche le strutture molto piccole possono sfuggire al rilevamento.
Pur non essendo privo di limiti, l'Open Buildings 2.5D Temporal Dataset è un eccellente esempio della potente sinergia tra la democratizzazione dei dati e l'IA.
Democratizzando l'accesso a informazioni geospaziali complesse, apre la strada a una pianificazione urbana più equa, alla preparazione ai disastri e allo sviluppo sostenibile su scala globale.
