A startup LGND acaba de levantar US$ 9 milhões para dar forma a uma ambição ousada: criar um “ChatGPT da Terra”. A proposta é aplicar inteligência artificial generativa à interpretação de dados geoespaciais, facilitando o acesso a informações complexas sobre o planeta. Fundada por Nathaniel Manning (ex-Ushahidi) e Bruno Sánchez-Andrade Nuño (ex-NASA e Banco Mundial), a empresa aposta na simplificação do uso de imagens de satélite, vetores, dados topográficos e climáticos para responder a perguntas sofisticadas sobre o espaço físico.
Com o uso de embeddings vetoriais geográficos — representações matemáticas que condensam características espaciais —, a LGND promete reduzir em até cem vezes os custos hoje exigidos por modelos convencionais de análise geoespacial. Isso pode acelerar aplicações como mapeamento de áreas de risco, identificação de aceiros contra incêndios ou previsão de alagamentos, tarefas que tradicionalmente demandam profissionais altamente especializados e longos processos de modelagem.
A empresa já disponibiliza uma API e uma aplicação corporativa para organizações que operam com grandes volumes de dados espaciais. A ideia é que empresas, governos ou mesmo usuários comuns possam fazer perguntas georreferenciadas com linguagem natural e obter respostas com velocidade e precisão. Um exemplo citado pelos fundadores é a possibilidade de encontrar imóveis com critérios físicos e ambientais muito específicos — algo quase inviável com os sistemas atuais.
Com um mercado estimado em US$ 400 bilhões, a LGND mira alto e pretende se tornar a espinha dorsal da próxima geração de serviços baseados em geointeligência, atendendo setores como agricultura, turismo, logística, seguros e cidades inteligentes. “Queremos ser a Standard Oil dos dados geoespaciais”, afirmou Manning, aludindo à infraestrutura invisível que, se bem-sucedida, poderá sustentar uma nova economia digital centrada no entendimento profundo do território.
