A floresta amazónica, que cobre uma vasta área de 2,3 milhões de quilómetros quadrados, é a maior floresta tropical do mundo e a região com maior biodiversidade.
Espalhada por nove países, a Amazónia é essencial para a saúde do planeta, absorvendo dióxido de carbono, regulando os padrões climáticos e fornecendo um habitat para inúmeras espécies.
A desflorestação e a utilização ilegal das terras ameaçam a Amazónia há décadas, levando à perda de habitats em grande escala e a danos quase irreversíveis no ecossistema.
De acordo com Conservação da AmazóniaEm 2022, perderam-se quase 5 milhões de hectares de floresta tropical, o que representa um aumento de 21% em relação ao ano anterior.
Soluções de IA para a conservação
Nas profundezas da floresta amazónica, os animais remexem na vegetação rasteira sem se aperceberem de que estão a ser captados por câmaras e microfones.
As imagens e gravações não se limitam a fornecer uma visão tentadora da vida dos animais na floresta tropical - fazem parte de um sofisticado projeto orientado por IA para resolver a desflorestação.
Aproveitando o poder dos dados, da aprendizagem automática (ML) e da tecnologia de nuvem, os especialistas estão a desenvolver programas inovadores destinados a reconhecer padrões de desflorestação e a fornecer dados accionáveis aos decisores políticos.
A IA tornou-se parte integrante dos esforços globais de conservação, proporcionando aos investigadores um meio de combinar dados de sensores, câmaras e satélites.
Projeto Guacamaya, uma colaboração entre o Instituto Alexander von Humboldt, o Centro de Investigação CinfonIA da Universidade de los Andes, o Instituto Sinchi e Laboratório de IA para o Bem da Microsofttem por objetivo monitorizar a desflorestação e a biodiversidade na Amazónia colombiana.
Como descreve Juan Lavista Ferres, Vice-Presidente e Cientista-Chefe de Dados do Laboratório de IA para o Bem da Microsoft, "este projeto não vai resolver todos os problemas que a Amazónia tem, mas vai resolver um que considero fundamental: não se pode resolver um problema se não o pudermos medir".
Uma abordagem em três vertentes
A capacidade da IA para trabalhar com dados de várias modalidades permite aos investigadores ter uma visão detalhada deste ambiente vasto e complexo.
Por exemplo, os dados de satélite fornecem uma análise macro da floresta, incluindo eventos de desflorestação, exploração mineira ilegal e alterações na utilização dos solos.
Simultaneamente, câmaras e sensores no terreno acompanham o impacto das macro alterações na biodiversidade local, nomeadamente a perda de habitats.
Eis como O Projeto Guacamaya combina diferentes sistemas de IA:
Etapa 1: Dados de satélite para análise macro-territorial
A primeira componente do Projeto Guacamaya está a utilizar dados de satélite de Laboratórios Planetários.
Os dados de satélite fornecem ao projeto imagens diárias de alta resolução da floresta amazónica, permitindo uma monitorização quase em tempo real. Isto é crucial para detetar mudanças rápidas na cobertura florestal ou indícios de actividades ilegais.
Os modelos de IA desenvolvidos para esta fase são treinados para procurar indicadores de desflorestação ou de extração mineira ilegal, tais como estradas ou clareiras não autorizadas.
Automatizando a vigilância por satélite, a equipa pode alertar as autoridades colombianas quase imediatamente após o início de qualquer atividade suspeita.
Passo 2: Câmaras ocultas para uma visão ao nível do solo
As câmaras ocultas estão estrategicamente colocadas em toda a Amazónia colombiana para complementar os dados de satélite.
Estas câmaras captam milhares de fotografias diariamente e alimentam os modelos de IA que identificam e classificam os animais.
Para além de seguir o movimento das espécies no solo da floresta tropical, serve também como sistema de alerta. Por exemplo, se forem encontrados animais fora dos seus ecossistemas naturais, isso pode indicar alterações locais que exigem uma investigação mais aprofundada.
Etapa 3: Bioacústica para a classificação dos animais
Finalmente, o Projeto Guacamaya incorpora dados sonoros, ou bioacústicos, captados diretamente da floresta amazónica.
É utilizado equipamento especializado para registar os sons naturais da floresta, alimentando os modelos de IA com dados treinados para distinguir entre sons de aves e não aves e classificá-los em espécies específicas.
Com uma fiabilidade de identificação superior a 80%, estes modelos de IA ajudam os cientistas a compreender os comportamentos dos animais, a seguir a migração das espécies e a detetar a presença de espécies invasoras ou ameaçadas de extinção.
Combater a desflorestação no Brasil
Num projeto separado, a Microsoft está a colaborar com a organização ambiental Imazon e a organização sem fins lucrativos PrevisIA no Brasil para detetar minas ilegais e desflorestação através da análise de satélites.
"Usamos o PrevisIA para antecipar as áreas de risco e implementar ações para evitar o desmatamento", disse Carlos Souza, pesquisador sênior do Imazon.
No início deste ano, a região florestal de Triunfo do Xingu foi dizimada, perdendo uma área equivalente a 700 campos de futebol em apenas um mês. De acordo com a PrevisIA, é também a região com maior risco de continuação da desflorestação em 2023.
Até ao final do ano, a AI estima que se perderão cerca de 271,52 quilómetros quadrados de floresta.
Carlos Souza Jr., pesquisador sênior do Imazon e coordenador do projeto PrevisIA, destacou o poder proativo dessa abordagem: "Os modelos de previsão da desflorestação existentes eram de longo prazo, analisando o que aconteceria dentro de décadas. Precisávamos de uma nova ferramenta que pudesse antecipar a devastação."
Utilizando uma combinação de geoestatística e dados históricos, o modelo considera variáveis que inibem ou promovem a desflorestação, como as terras protegidas por comunidades indígenas.
O PrevisIA também beneficia as partes interessadas locais, incluindo bancos e empresas, que utilizam os dados para tomar decisões ambientalmente responsáveis.
Da conservação reactiva à conservação proactiva
A capacidade da IA para trabalhar com dados complexos quase em tempo real apoia um novo paradigma de conservação proactiva.
Anteriormente, os investigadores baseavam-se essencialmente em dados de campo recolhidos manualmente, que não conseguem captar a dinâmica de uma área tão vasta como a Amazónia.
José Godofredo Pires dos Santos, promotor do Ministério Público do Pará, descreveu a necessidade de medidas preventivas, afirmando: "Não queremos ter que ficar entrando depois que o estrago já foi feito".
Os investigadores referem que o objetivo final é tornar estes modelos de código aberto para utilização noutros projectos globais.
O papel da IA na conservação: exemplos de 2023
Num mundo que se debate com as alterações climáticas, a perda de habitats e o declínio da biodiversidade, os métodos tradicionais de conservação são muitas vezes insuficientes.
Em 2023, assistiu-se a uma variedade de projectos de conservação fascinantes que tiram partido da IA e da aprendizagem automática.
Eis três exemplos dos últimos meses:
Monitorização acústica dos botos da Amazónia
Os investigadores da Universidade Técnica da Catalunha, em Barcelona, treinaram uma rede neuronal para diferenciar duas espécies de golfinhos ameaçadas de extinção no rio Amazonas - o Boto e o Tucuxi - com base nas suas comunicações acústicas únicas.
Ao instalar microfones subaquáticos na reserva de Mamirauá, na floresta amazónica brasileira, a equipa pode monitorizar os botos com o mínimo de perturbações.
O Tecnologia de IA ajuda a distinguir os sons dos golfinhos de outros ruídos ambientais.
Controlo da imigração de peixes com IA na Noruega
O salmão-do-pacífico, uma espécie invasora, ameaça as populações nativas de salmão-do-atlântico nos cursos de água europeus.
A Huawei e a Berlevåg Jeger-og Fiskerforening (BJFF) construíram um sistema de filtragem de peixes com IA no rio Storelva, na Noruega.
Utilizando um modelo de visão por computador (CV), este sistema consegue distinguir o salmão do Atlântico do salmão do Pacífico com uma precisão de 90%, desviando as espécies invasoras para uma baía de retenção antes de as libertar no mar.
Este sistema inovador "vê" o salmão invasor do Pacífico e impede-o de invadir os cursos de água europeus.
Contagem de Puffins no Reino Unido
Os papagaios-do-mar, aves marinhas adoradas mas vulneráveis no Reino Unido, têm sido historicamente difíceis de monitorizar.
Tradicionalmente, os guardas-florestais contavam-nas manualmente - uma tarefa árdua e morosa.
Em parceria com a Microsoft, a Avanade e a NatureScot, a SSE Renewables está a pilotar um sistema de IA para contar papagaios-do-mar na Ilha de maio, ao largo da costa da Escócia.
As câmaras captam imagens em direto dos papagaios-do-mar, e um IA modelo treinado em imagens marcadas pode distinguir aves individuais com o mínimo de interferência humana.
O futuro da IA na conservação
O papel crescente da IA na conservação provou a sua eficácia em diversos ecossistemas - desde o rio Amazonas até às vias navegáveis europeias e às costas escocesas.
A IA é um multiplicador de forças, ajudando os investigadores a manterem-se a par de dados biodinâmicos complexos.
À medida que a infraestrutura necessária para treinar e implementar modelos de IA se torna mais acessível, a criação de modelos para problemas de conservação únicos tornar-se-á mais fácil, mesmo sem recursos significativos.
No futuro, os conservacionistas poderão construir sistemas de IA sofisticados e leves com conhecimentos mínimos.
