Não é novidade que a Amazônia vem enfrentando muitos desafios relacionados à expansão de áreas de mineração ilegal, grilagem de terras públicas e, principalmente, o desmatamento indiscriminado de suas florestas. Avanços tecnológicos computacionais e nos sistemas de nuvem tornaram possível a coleta, armazenamento e processamento de grandes volumes de dados e a execução de análises e modelos cada vez mais complexos e precisos, possibilitando o monitoramento em tempo quase real e em alta resolução de milhões de hectares.
Devido ao altíssimo volume de dados e ao aumento da necessidade de processamento, o desenvolvimento e aplicação de algoritmos de machine learning (aprendizado de máquina) e de inteligência artificial (IA) vêm sendo cada vez mais explorados, buscando gerar resultados e possibilitar o avanço técnico e científico para lidarmos com problemas complexos, como aqueles relacionados à conservação ambiental.
A inteligência artificial é um conceito muito amplo e que considera o aprendizado de máquina como uma das possibilidades de exploração de dados. Esses dois conceitos possuem diversas definições e entre as mais amplamente aceitas, a inteligência artificial é descrita como a capacidade de fazer um computador “pensar” como um ser humano, simulando a habilidade humana de resolver problemas de maneira autônoma. Já o conceito de aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial e consiste, basicamente, na capacidade dos algoritmos de reconhecerem padrões com base em amostras de um determinado modelo e, assim, resolverem problemas específicos.
Esse tipo de análise em tempo quase real é possível quando integramos algoritmos de aprendizado de máquina em fluxos de atividades na nuvem, trazendo a inovação tecnológica para a conservação, neste caso por meio da geração de alertas diários de desmatamento.
No contexto da inteligência artificial, o Google, em parceria com o World Resources Institute (WRI), construiu o inovador e recém lançado Dynamic World (Mundo Dinâmico, em português), um conjunto de dados de uso e cobertura da Terra em tempo quase real (2,5 dias de atualização). Para a coleta de dados de treinamento e avaliação, foi feita uma estratificação das amostras para cada bioma no mundo, com base na cobertura de vegetação nativa. Para o Brasil, a informação sobre cobertura vegetal foi obtida do MapBiomas 2017.
Os desafios para o monitoramento da Amazônia são grandes, considerando seu tamanho e a pressão que vem sofrendo. Tecnologias inovadoras, baseadas em algoritmos que “aprendem e pensam”, certamente nos auxiliarão na construção e utilização de soluções que lidam com toda complexidade do bioma. No passo atual, a solução tecnológica para o monitoramento estará cada vez mais presente nos próximos anos, fornecendo elementos imprescindíveis para a tomada de decisão. Os desafios de mitigar os efeitos da crise climática associados ao desmatamento e degradação da floresta, no entanto, estarão ligados à capacidade de valorizarmos a floresta em pé, por meio do uso sustentável de seus recursos ou de ações efetivas de fiscalização ou, sempre que necessário, de comando e controle.
Fonte: Revista Galileu
