"Desafio Geosat" distinguido no Open Innovation Challenges promovido pela ANI
O “DESAFIO GEOSAT”, uma ideia de negócio coordenada por Maria João Costa, professora do Departamento de Física e investigadora do Instituto de Ciências da Terra (ICT), da Universidade de Évora (UÉ), em colaboração com os professores Teresa Gonçalves e Luís Rato (Departamento de Informática) e os estudantes de Mestrado em Engenharia Informática Leonel Corado e Yaroslav Kolodiy, esteve em destaque arrecadando um prémio no concurso Open Innovation Challenges promovido pela ANI - Agência Nacional de Inovação.
Os elementos da equipa são membros do Laboratório de Detecção Remota da Universidade de Évora (EaRSLab - Earth Remote Sensing Laboratory) pelo que o seu projeto apresenta novas estratégias para a detecção e monitorização de emissões e concentrações poluentes e a proteção da saúde humana.
Maria João Costa começa por explicar que “a qualidade do ar está relacionada com a concentração de poluentes na baixa atmosfera pelo que a má qualidade do ar, associada a altos níveis de poluição, é frequentemente perigosa para a saúde e o meio ambiente, sendo a poluição do ar responsável por vários milhões de mortes no planeta todos os anos. A detecção antecipada e a monitorização da contaminação consentem a emissão de alertas precoces e permitem tomar as devidas precauções”.
Desta forma, justifica a investigadora, a ideia agora proposta permite o desenvolvimento de um produto capaz de detectar e monitorizar hotspots de má qualidade do ar, usando dados de satélite GEOSAT de alta resolução espacial. "Este produto, que oferece um serviço de valor acrescentado para as autoridades competentes na tomada de decisão e utilizadores finais da sociedade, será útil para estratégias de controlo de emissões e proteção da saúde humana, com particular importância em ambientes urbanos, especialmente megacidades, permitindo ainda seguir a poluição atmosférica transfronteiriça” acrescenta Maria João Costa doutorada em Física pela Universidade de Évora.
Desta forma, pretende-se “desenvolver modelos de Aprendizagem Automática (ML) usando imagens de satélite GEOSAT combinadas com diferentes tipos de dados, capazes de fazer estimativas de aerossóis atmosféricos com alta resolução espacial” uma vez que, como elucida a investigadora Teresa Gonçalves, “dependendo da quantidade de dados de treino disponíveis, os modelos podem ser construídos usando algoritmos de ML tradicionais ou abordagens de Aprendizagem Profunda”.
O Programa de Scouting Tecnológico é promovido no âmbito do Sistema de Apoio a Ações Coletivas - Transferência de Conhecimento Científico e Tecnológico, TECH4INNOV, cofinanciado pela União Europeia através do Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional, enquadrado no Programa Operacional Competitividade e Internacionalização (COMPETE 2020) do Portugal 2020.
