{"id":63390,"date":"2026-07-22T19:08:00","date_gmt":"2026-07-22T22:08:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ocanal.com\/noticias\/corporativas\/vultr-e-amd-apoiam-o-projeto-tessera-ai-da-universidade-de-cambridge-para-acelerar-o-monitoramento-ambiental-global\/"},"modified":"2026-07-22T19:08:00","modified_gmt":"2026-07-22T22:08:00","slug":"vultr-e-amd-apoiam-o-projeto-tessera-ai-da-universidade-de-cambridge-para-acelerar-o-monitoramento-ambiental-global","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ocanal.com\/noticias\/corporativas\/vultr-e-amd-apoiam-o-projeto-tessera-ai-da-universidade-de-cambridge-para-acelerar-o-monitoramento-ambiental-global\/","title":{"rendered":"Vultr e AMD apoiam o projeto TESSERA AI da Universidade de Cambridge para acelerar o monitoramento ambiental global"},"content":{"rendered":"

Vultr<\/a>, a maior empresa privada de infraestrutura em nuvem do mundo, e a AMD<\/a>, l\u00edder em computa\u00e7\u00e3o de alto desempenho e IA, anunciaram seu apoio ao Grupo de Energia e Meio Ambiente da Universidade de Cambridge no desenvolvimento do TESSERA, um modelo inovador de base de IA projetado para monitorar mudan\u00e7as ambientais internacionalmente em escala sem precedentes.<\/p>\n

\nA Vultr est\u00e1 fornecendo a infraestrutura computacional, baseada nos aceleradores AMD Instinct MI325X, necess\u00e1ria para gerar incorpora\u00e7\u00f5es globais que cobrem a superf\u00edcie terrestre da Terra de 2017 a 2025, permitindo aplica\u00e7\u00f5es na agricultura, conserva\u00e7\u00e3o da biodiversidade e monitoramento de infraestrutura de energia renov\u00e1vel. A colabora\u00e7\u00e3o representa um avan\u00e7o significativo na aplica\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial aos desafios de conserva\u00e7\u00e3o planet\u00e1ria.<\/p>\n

\nA TESSERA processa dados dos sat\u00e9lites Sentinel da Ag\u00eancia Espacial Europeia para criar incorpora\u00e7\u00f5es detalhadas \u2013 representa\u00e7\u00f5es de IA comprimidas \u2013 de cada 10 metros quadrados da superf\u00edcie da Terra. TESSERA representa o modelo de base pixel a pixel mais preciso j\u00e1 criado a partir de dados do sat\u00e9lite Sentinel e lidera o campo em resultados e reprodutibilidade. Essas incorpora\u00e7\u00f5es permitem que pesquisadores, governos e organiza\u00e7\u00f5es em todo o mundo acompanhem as mudan\u00e7as ambientais, desde o monitoramento da sa\u00fade das culturas at\u00e9 a detec\u00e7\u00e3o do desmatamento, em uma escala e precis\u00e3o anteriormente inating\u00edveis.<\/p>\n

\n\u201cEsta colabora\u00e7\u00e3o posiciona a Vultr na interse\u00e7\u00e3o da infraestrutura de IA de ponta e da conserva\u00e7\u00e3o planet\u00e1ria\u201d, disse Kevin Cochrane<\/a>, diretor de Marketing da Vultr. \u201cAo fornecer os recursos computacionais necess\u00e1rios para o TESSERA e ao adotar a tecnologia de c\u00f3digo aberto, a Vultr est\u00e1 possibilitando pesquisas que t\u00eam impacto imediato no mundo real, desde ajudar os pequenos agricultores a otimizar o rendimento das colheitas at\u00e9 rastrear a perda de biodiversidade em ecossistemas cr\u00edticos.\u201d<\/p>\n

\nStephanie Dismore, vice-presidente s\u00eanior da EMEA da AMD, acrescentou: \u201cTESSERA mostra o que se torna poss\u00edvel quando equipes de pesquisa de classe mundial podem dimensionar a IA com a computa\u00e7\u00e3o certa e uma base de software aberta. Ao executar a infraestrutura de nuvem Vultr alimentada pelas GPUs AMD Instinct\u2122 MI325X e pela pilha de software aberto AMD ROCm\u2122, os pesquisadores da Universidade de Cambridge podem processar com efici\u00eancia petabytes de dados de sat\u00e9lite e gerar incorpora\u00e7\u00f5es em escala planet\u00e1ria que ajudam a transformar a observa\u00e7\u00e3o ambiental em insights acion\u00e1veis.\u201d<\/p>\n

\nO projeto aproveitar\u00e1 a infraestrutura da Vultr com tecnologia AMD, incluindo configura\u00e7\u00f5es de GPU 4×8 MI325X, para processar e hospedar os embeddings. Esta infraestrutura apoiar\u00e1 tanto os requisitos de forma\u00e7\u00e3o intensiva como as necessidades de armazenamento a longo prazo do conjunto de dados global.<\/p>\n

Anil Madhavapeddy<\/a>, professor de Computa\u00e7\u00e3o Planet\u00e1ria no Departamento de Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o e Tecnologia de Cambridge e codiretor do Centro de Observa\u00e7\u00e3o da Terra de Cambridge, enfatizou o compromisso do projeto com o acesso aberto: \u201cNosso objetivo \u00e9 democratizar o acesso ao monitoramento ambiental em escala planet\u00e1ria. Ao disponibilizar gratuitamente os embeddings do TESSERA sob uma licen\u00e7a CC-BY e publicar o pipeline de treinamento completo, estamos garantindo que qualquer pesquisador, governo ou organiza\u00e7\u00e3o em todo o mundo possa implantar esta tecnologia para suas necessidades espec\u00edficas de conserva\u00e7\u00e3o.\u201d<\/p>\n

\nO Grupo de Energia e Meio Ambiente lan\u00e7ar\u00e1 n\u00e3o apenas os embeddings, mas tamb\u00e9m um pipeline totalmente reproduz\u00edvel para treinar o modelo do zero na infraestrutura Vultr, permitindo a implanta\u00e7\u00e3o e o ajuste fino para aplica\u00e7\u00f5es espec\u00edficas da regi\u00e3o.<\/p>\n

\nOs requisitos computacionais do projeto incluem recursos de GPU para treinamento de modelo e capacidade de CPU para processamento de observa\u00e7\u00f5es brutas de sat\u00e9lite.<\/p>\n

Tr\u00eas principais setores de aplica\u00e7\u00e3o<\/b><\/p>\n

\nA colabora\u00e7\u00e3o desenvolver\u00e1 estudos de caso em tr\u00eas setores principais:<\/p>\n