A floresta amazônica é o ambiente biológico mais complexo do mundo, sendo o lar de milhões de espécies de plantas, pássaros e animais selvagens. Muitas delas ainda precisam ser estudadas pelos cientistas. No entanto, de 2022 a 2023, a Amazônia perdeu aproximadamente 3 milhões de hectares para o desmatamento, uma média de 10 mil hectares por dia, de acordo com o Projeto Monitoramento da Amazônia Andina.
Ao todo, dez por cento da Amazônia está dentro das fronteiras da Colômbia. As organizações desse país estão aplicando avanços em nuvem e IA em uma abordagem única para combater o desmatamento, melhorar o clima e manter a flora, a fauna e as comunidades indígenas protegidas contra danos.
“É importante manter a integridade da região amazônica, pois quando perdemos a integridade, perdemos cobertura, perdemos fauna, perdemos flora e a selva desaparece”, diz Luz Marina Mantilla, diretora geral do Instituto Amazônico de Investigações Científicas SINCHI. “Isso é o que não queremos que aconteça.”
O Projeto Guacamaya é um esforço conjunto do Centro de Pesquisas CinfonIA na Universidade dos Andes, Instituto SINCHI, Instituto Humboldt, Laboratórios do Planeta PBC e Laboratório Microsoft AI for Good. O projeto usa os melhores modelos de IA para monitorar o desmatamento e proteger a biodiversidade do ecossistema, por meio de uma combinação de imagens de satélite, armadilhas fotográficas e bioacústica.
“A tecnologia será um divisor de águas para salvar a Amazônia”, diz Pablo Arbeláez, diretor do Centro de Pesquisa CinfonIA.
Usando dados, aprendizado de máquina, tecnologia de nuvem, ciência de dados e outras tecnologias, os padrões de desmatamento são identificados mais rapidamente, permitindo que ações mais rápidas sejam tomadas em áreas de risco. O modelo de linguagem de áudio é um padrão multimodal personalizado chamado CLAP, desenvolvido pela Microsoft. Já os modelos de imagem são treinados a partir de padrões de software livre e a estrutura usada para desenvolver os modelos de imagem, Pytorch Wildlife, também foi criada pela Microsoft.
“Acho que mostra o melhor cenário de quando o setor privado, ONGs, universidades e governos trabalhando juntos”, diz Juan Lavista Ferres, vice-presidente corporativo e cientista-chefe de Dados do AI for Good Lab da Microsoft. “Este é um ótimo exemplo de como a IA acelera e apoia o trabalho dos conservacionistas. Já fizemos progressos significativos por meio dessa colaboração e estou ansioso por mais impacto.”
Várias atualizações importantes ocorreram no Projeto Guacamaya no ano passado. Isso deu aos pesquisadores mais opções e melhor capacidade de rastrear e entender os padrões de desmatamento, incluindo:
- Imagens de satélite diárias do Planet Labs: antes desta atualização, as imagens eram fornecidas mensalmente. Agora, com atualizações diárias, os pesquisadores podem configurar alertas diários usando imagens dos satélites que monitoram a Amazônia.
- Modelos de IA específicos da Amazônia: agora, os pesquisadores que estudam animais encontrados na Amazônia podem usar um modelo de IA específico da região que é mais preciso na identificação das espécies localizadas na floresta tropical, permitindo que eles trabalhem 10 vezes mais rápido.
- Colaboração governamental: o Instituto de Hidrologia, Meteorologia e Estudos Ambientais (IDEAM), que fornece os relatórios oficiais de desmatamento para a Colômbia, agora usará os modelos do Projeto Guacamaya em seus relatórios.
- Modelo de biodiversidade de código aberto: o projeto lançou o Pytorch Wildlife, uma plataforma de código aberto projetada especificamente para criar, modificar e compartilhar poderosos modelos de conservação de IA.
“Com essa conexão de conhecimento, instituições e tecnologia, queremos que o país avance com mais intensidade na tomada de decisões críticas sobre como manter e conservar os ecossistemas”, diz Hernando García Martínez, diretor geral do Instituto Humboldt. “Precisamos que as pessoas entendam o valor da natureza”, conclui.
Imagem superior: A IA feita especificamente para a Amazônia tornou 10 vezes mais fácil para cientistas que estudam a vida selvagem na floresta tropical identificar espécies encontradas na Colômbia, já que o modelo restringe o foco aos animais que vivem na região.