Imagem: desmatamento na Amazônia (fonte: ICMBio

Por redação AIoT Brasil

No trabalho de monitorar o ritmo do desmatamento na Amazônia, o que vem sendo feito em um ano poderá ser feito em um dia. Essa é a expectativa do Instituto do Homem e Meio Ambiente da Amazônia (Imazon) depois da parceria feita com a Microsoft e o Fundo Vale, para a utilização de ferramentas de inteligência na predição de áreas de risco, a fim de reduzir a degradação da maior floresta tropical do mundo.

E não resta muito tempo. O ano passado, segundo o Imazon, foi dramático para a Amazônia, que perdeu nada menos do que 8 mil km2 de área verde, 30% a mais do que em 2019, o que inclui não só a vegetação, mas também toda a biodiversidade de fauna e flora que esses territórios acolhiam. Foi um novo recorde de desmatamento. Somente em dezembro registraram-se 276 km2 de devastação, também um recorde de dez anos.

Atualmente, o monitoramento dessas perdas é feito com base em imagens de satélites analisadas manualmente pelos técnicos, uma a uma, em um processo lento que mostra apenas o que já foi devastado. Para acelerar a análise e incorporar a capacidade de predição de riscos, foi feita a parceria com a Microsoft e o Fundo Vale, com a qual o mapeamento terá o apoio do aprendizado de máquina. “Da forma manual, estávamos sempre olhando para o passado. Agora haverá um ganho brutal na capacidade de gerar informações”, disse Carlos Souza, coordenador de monitoramento da Amazônia e pesquisador associado do Imazon, em entrevista à Época.

O pesquisador lembrou que o monitoramento atual permite ver estradas, desmatamento, corte seletivo de madeira e garimpos: “Mas quando detectamos, já aconteceu. Já perdemos parte do patrimônio. Perdemos biodiversidade, emitiu carbono e degradou o ecossistema”, afirmou. “Para a Amazônia inteira, precisamos do poder computacional”, acrescentou Lúcia Rodrigues, líder de filantropia da Microsoft Brasil.

À medida que o sistema de IA avançar e as máquinas aprenderem mais, o processo de análise dos riscos de desmatamento avançará e, segundo Carlos Souza, o que se fazia em um ano levará apenas algumas horas. “Com IA, poderemos capturar de forma mais rápida as estradas de acesso ao desmatamento e obter variáveis preditivas mais robustas. É um modelo muito promissor. Prever com big data exige inteligência artificial e escala computacional em nuvem”, disse o pesquisador.

Os modelos de predição com IA estão em fase de testes, usando todas as imagens de satélite disponíveis nos bancos de dados públicos. Depois, o painel de dados será aperfeiçoado e otimizado em nuvem, prevendo-se que esteja disponível no início de junho.