O som pode salvar elefantes em extinção? Cientistas que usam IA acham que sim.

Nas florestas tropicais, em um canto da República do Congo, ocorrem alguns dos mais sofisticados monitoramentos de sons de animais. Sensores acústicos coletam grandes quantidades de dados o tempo todo para o Elephant Listening Project.

Esses sensores capturam no Parque Nacional de Nouabalé-Ndoki e nas áreas de exploração adjacentes sons de chimpanzés, gorilas, búfalos da floresta, papagaios cinzentos ameaçados de extinção, frutas caindo no chão, insetos sugadores de sangue, motosserras, motores, vozes humanas, tiros. Mas os pesquisadores e os administradores de terras locais, que os colocaram lá, estão escutando um som em particular – os chamados dos elefantes da floresta.

A população de elefantes da floresta está em declínio acentuado; cientistas estimam que dois terços da população de elefantes na África foi perdida para a caça ilegal nas últimas décadas. Os elefantes da savana africana diminuíram 30% em sete anos, também por conta da caça furtiva, de acordo com os resultados divulgados em 2016 do Great Elephant Census, de Paul G. Allen.

Mas aqueles que trabalham para salvar essas espécies, que são fundamentais para manter os ecossistemas em equilíbrio e que também atraem os turistas, têm uma nova e poderosa ferramenta à sua disposição: a inteligência artificial (IA).

A Conservation Metrics, uma subsidiária da Microsoft AI for Earth, com sede em Santa Cruz, Califórnia, usa o aprendizado de máquina para monitorar a vida selvagem e avaliar os esforços de conservação. Aplicando algoritmos sofisticados para ajudar o Elephant Listening Project, baseado no Laboratório de Ornitologia da Cornell University, ela distingue as chamadas de elefantes da floresta e os outros sons em uma floresta tropical barulhenta. É um trabalho perfeito para a IA – procurando padrões raros em terabytes de dados, que levariam anos para os humanos.

Os pesquisadores usam os dados de chamadas dos elefantes para criar estimativas populacionais mais precisas e frequentes, rastrear seus movimentos, fornecer maior segurança e, potencialmente, identificar cada animal, que não pode ser visto facilmente ao ar livre.

É uma das muitas maneiras pelas quais biólogos, grupos de conservação e cientistas de dados da Microsoft estão usando a inteligência artificial para impedir a matança ilegal de elefantes em toda a África, parar o comércio global e preservar o habitat. Os esforços incluem o uso de aprendizado de máquina para detectar padrões de movimento em tempo real que possam alertar os guardas florestais sobre a caça furtiva e o bloqueio de anúncios on-line que tentam vender partes de elefantes ou marfim ilegalmente.

Cientistas do Elephant Listening Project estimam que a população de elefantes da floresta na África caiu de cerca de 100 mil animais em 2011 para menos de 40 mil animais atualmente. Mas esses números são baseados em evidências indiretas: apreensões de marfim, sinais de caça furtiva e pesquisas intensivas em mão de obra que são caras demais para serem feitas regularmente.

O Elephant Listening Project passou mais de três décadas pesquisando como os elefantes usam sons estrondosos de baixa frequência para se comunicar uns com os outros. Mais recentemente, esses cientistas começaram a usar sensores acústicos em locais de pesquisa para construir estimativas populacionais e, em última análise, rastrear e proteger os elefantes da floresta em toda a sua extensão na África Central e Ocidental.

Se os cientistas descobrirem, por exemplo, que em épocas específicas do ano os elefantes usam clareiras de uma concessão madeireira desprotegida para acessar minerais escassos ou encontrar parceiros, os cientistas podem trabalhar com os madeireiros para agendar seu trabalho a fim de minimizar distúrbios e reduzir conflitos.

Mas tem havido um gargalo em obter dados dessas florestas remotas da África e analisar informações rapidamente, diz Peter Wrege, um pesquisador sênior da Cornell, que dirige o projeto de escuta dos elefantes.

“Agora, quando saímos do campo com nossos dados, os gerentes dessas áreas protegidas perguntam imediatamente: ‘O que você encontrou? Existem menos elefantes? Existe uma crise que precisamos endereçar imediatamente?’ E às vezes levo meses e meses até que possa dar uma resposta”, conta Wrege.

A Conservation Metrics começou a colaborar com o Elephant Listening Project em 2017 para ajudar a aumentar essa eficiência. Seus algoritmos de aprendizado de máquina foram capazes de identificar chamadas de elefantes com mais precisão e, esperamos, começar a reduzir a necessidade de revisão humana. Mas o volume de dados dos monitores acústicos está sobrecarregando os servidores locais e a capacidade computacional da empresa.

O programa AI for Earth deu dois anos para a Conservation Metrics criar um fluxo de trabalho baseado no Azure, a plataforma de nuvem da Microsoft, para analisar e processar métricas da vida selvagem. Também foram doados recursos de computação do Azure para o Elephant Listening Project para apoiar seus custos de processamento de dados para o projeto.

O poder computacional do Azure acelerará drasticamente o tempo de processamento, comenta Matthew McKown, CEO da Conservation Metrics. A plataforma também oferece novas oportunidades para os clientes fazerem upload e interagirem diretamente com seus dados.

Demora cerca de três semanas para os computadores processarem alguns meses de dados sonoros deste estudo da escala de paisagem, diz McKown. Depois que a migração para o Azure for concluída no final deste ano, esse mesmo trabalho poderá levar um único dia.

“É uma grande melhoria. Estamos realmente interessados em acelerar esse ciclo entre ter equipamentos monitorando as coisas no campo e passar por esse processo mágico para converter sinais em informações que você pode enviar para o campo onde alguém pode agir”, explica McKown. “Neste momento, esse processo pode levar muito tempo.”

‘Estamos apenas arranhando a superfície’

Na África Oriental, Jake Wall, um cientista pesquisador do Save the Elephants, que colabora com o Projeto Mara Elephant e outros grupos de conservação, geralmente tem acesso mais imediato aos dados sobre os elefantes de savana que estuda no Quênia e outros sete países. Isso porque os animais nessas populações foram equipados com colares de rastreamento GPS que transmitem dados de localização por meio de satélites e redes de celular.

Essa informação é enviada ao Domain Awareness System (DAS), uma plataforma de visualização e análise de dados em tempo real, agora usada em áreas protegidas em toda a África. Ele integra dados de cerca de 15 fontes diferentes, incluindo veículos apropriados, rastreadores de animais, armadilhas fotográficas, drones, monitores meteorológicos, relatórios de campo, localização e imagens de satélite. A ferramenta foi desenvolvida pelo Great Elephant Census, de Paul G. Allen, outro parceiro do AI for Earth que está movendo o sistema DAS e seus dados para a nuvem do Azure, para dar aos gerentes um painel em tempo real que pode fornecer decisões táticas de interdição contra suspeitas ilegais de atividade ou ameaças aparentes à vida selvagem ameaçada de extinção.

Em algumas áreas, o DAS também aciona o aplicativo de rastreamento Save the Elephants, que pode alertar os guardas quando um animal tiver desacelerado ou parado de se movimentar por e-mail ou mensagem de texto. O aplicativo também pode avisar quando os animais estão indo em direção a assentamentos humanos, onde eles podem invadir as plantações de um fazendeiro. Os gerentes da reserva ou o agricultor podem ajudar a transportar os animais de volta para a segurança. Do Gabão a Moçambique e ao Congo, são implantados cerca de 463 dispositivos de rastreamento de animais, dos quais 358 estão em elefantes.

Em outros projetos, a Microsoft trabalhou com a Peace Parks Foundation, que combate a caça de rinocerontes e outros animais selvagens na África do Sul, para criar sistemas de sensoriamento remoto que podem detectar e avaliar riscos de caça furtiva. A Microsoft, por meio de uma concessão do NetHope Azure Showcase, também está ajudando a mover a ferramenta SMART (Spatial Monitoring and Reporting Tool) Connect de código aberto para a nuvem do Azure. É usada em dezenas de locais de conservação em toda a África para melhorar a eficácia das patrulhas da vida selvagem.

O AI for Earth também forneceu subsídios para pesquisadores do USC Center for AI in Society (CAIS) e da Carnegie Mellon University, que criaram e continuam a melhorar o Assistente de Proteção para a Segurança da Vida Selvagem (PAWS, na sigla em inglês). Ele utiliza aprendizado de máquina para criar rotas de patrulha com base em locais onde é mais provável ocorrer atividade de caça ilegal. O USC CAIS também criou e continua a melhorar o Detector de Caçador Sistemático, que detecta caçadores e animais selvagens em filmagens noturnas de drones, agora em uso por organizações como a Air Shepherd.

Mesmo com os avanços na tecnologia de rádio na coleira, sensores e coleta de imagens, muito trabalho adicional é necessário para transformar esses dados em insights científicos ou inteligência, diz Wall.

“Acho que apenas arranhamos a superfície do que é possível”, diz Wall. “Estamos muito empolgados porque a experiência que a Microsoft e a AI for Earth podem trazer inclui conjuntos de habilidades que os biólogos de campo normalmente não têm.”

“Aprendizado de máquina pode ser aplicado a sete ou oito coisas imediatas que eu adoraria saber mais, seja reconhecendo elefantes individuais ou captando mudanças no comportamento do movimento ou descobrindo o que está acontecendo em um nível de paisagem com expansão humana e desmatamento” diz Wall.

Wall tem colaborado com Dan Morris, um pesquisador da Microsoft que trabalha com AI for Earth em meia dúzia de projetos. Um deles examina como usar o aprendizado de máquina para identificar comportamentos evasivos – quando os elefantes correm rápido e em uma linha reta incomum – isso pode ser um sinal de caça furtiva ou outras ameaças.

Morris também tem trabalhado para aplicar algoritmos de aprendizado de máquina a armadilhas fotográficas, que são câmeras de campo remotas acionadas por movimento e que fotografam qualquer coisa que cruze seu caminho. Mas encontrar um animal de interesse pode ser como procurar uma agulha num palheiro.

“Às vezes, ninguém tem tempo para examinar essas imagens e acabam paradas na prateleira de um estudante de graduação em algum lugar”, diz Morris. “O potencial do aprendizado de máquina para acelerar rapidamente esse progresso é enorme. Neste momento, há um trabalho realmente sólido sendo feito por cientistas da computação neste espaço, e eu acho que estamos a menos de um ano de ter uma ferramenta que os biólogos possam realmente usar.”

Wall e Morris também estão começando a trabalhar no uso de IA para distinguir elefantes de outros animais, como búfalos ou girafas, em fotografia aérea. Saber quando e onde os elefantes estão entrando em contato com outros animais selvagens – e particularmente animais domesticados, como o gado – pode ajudar os guardas florestais a minimizar conflitos com os humanos e ajudar os cientistas a entender melhor os vetores de doenças.

Essas percepções também podem respaldar as decisões de gerenciamento de terras, como onde fazer lobby por áreas protegidas e onde localizar infraestruturas humanas como estradas e oleodutos. Essa é uma das ameaças mais significativas, mas menos compreendidas, à sobrevivência dos elefantes, diz Wall. Com acesso aos dados das imagens corretas, as ferramentas de IA podem ajudar a manter o controle e extrair insights úteis sobre a invasão humana em seu habitat.

“Estamos sempre focados na caça furtiva e nesses problemas agudos, mas na verdade é a expansão dos assentamentos humanos e os avanços de estradas, ferrovias e oleodutos que afetarão as populações de elefantes africanos”, diz Wall.

‘IA é realmente a peça-chave’

Salvar elefantes não é apenas impedir os caçadores de caçar. Romper com o mercado global que os recompensa economicamente é igualmente importante.

A Microsoft e outras empresas de tecnologia juntaram-se à Coalizão Global para Acabar com o Tráfico de Vida Selvagem Online, organizada pelo Fundo Mundial para a Natureza (WWF) e parceiros do TRAFFIC e do Fundo Internacional para o Bem-Estar Animal. Depois de observar que o tráfico de partes da vida selvagem, como o marfim do elefante, peles e animais de estimação vivos, mudaram amplamente de mercados físicos para a internet, eles convocaram empresas de todo o cenário on-line para combinar forças para enfrentá-lo.

Além do comércio ilegal de produtos de elefantes, os parceiros da coalizão visam transações criminosas, como a venda de filhotes de tigre como animais de estimação e o comércio de escamas de pangolim e corais ilegais.

“Antes, os criminosos cibernéticos conseguiam operar com bastante liberdade na internet porque não havia muito risco”, diz Giavanna Grein, diretora de programas de crimes contra a vida selvagem do WWF. “Mas agora estamos criando obstáculos e coerência em todas as diferentes plataformas. Se todas as vezes que um criminoso cria uma nova conta e publica uma nova postagem ela for retirada do ar imediatamente, isso será realmente frustrante para o criminoso.”

Desde então, a coalizão trabalhou com mecanismos de busca como Bing, sites de comércio eletrônico e empresas de mídia social para adotar políticas fortes e consistentes sobre quais produtos são proibidos em suas plataformas. O WWF também oferece treinamento para ajudar as empresas a reconhecer e fechar anúncios e contas de clientes que traficam vida selvagem.

Isso envolve uma mistura de trabalho de detetive humano e algoritmos que buscam palavras-chave associadas ao tráfico de vida selvagem. Em setembro, a equipe do AI for Earth fará um workshop com foco em inteligência artificial para empresas de tecnologia e acadêmicos que trabalham para melhorar a automação com o objetivo de detectar a vida selvagem ilegal e seus produtos on-line. O objetivo é promover tecnologias para identificar e eliminar postagens de espécies ameaçadas antes que alguém tenha a chance de vê-las e comprá-las.

“A IA é realmente a peça chave no combate ao tráfico on-line de vida selvagem. Embora não seja a única solução necessária, automatizar a revisão de publicações que contenham animais silvestres ilegais e seus produtos aumentaria drasticamente a barreira à entrada de criminosos cibernéticos da vida selvagem”, diz Grein.

No alto: Elefantes fêmeas em Dzanga Bai, uma clareira na República Centro-Africana conhecida como a “Vila dos Elefantes”, onde os animais vêm para encontrar minerais e socializar. (Foto de Andrea Turkalo/Elephant Listening Project)