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Inteligência artificial aprimora monitoramento florestal
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Não é novidade o uso de sensores em contextos florestais, mas e se esses sensores de alguma forma fossem inteligentes o suficiente para desencadear uma série de procedimentos no combate a incêndios
22/11/2018 às 12h13 22/11/2018 às 12h13
A inteligência artificial (AI) é um ramo da ciência informática que visa criar máquinas inteligentes. Tornou-se nos últimos anos uma parte essencial do setor de tecnologia. A pesquisa associada à inteligência artificial é altamente técnica e especializada.
Inteligência artificial aplicada às florestas
Veja algumas aplicações da AI em florestas, seja no monitoramento de incêndios ou até mesmo para prever danos por tempestades:
Começamos com destaque ao uso das Redes Neurais Artificiais (RNA). Uma RNA é uma estrutura matemática não-linear que é capaz de, arbitrariamente, representar processos não-lineares que relacionam entradas e saídas de um sistema.
As principais vantagens das RNA's na modelagem de queimadas e incêndios florestais são:
- Não requererem conhecimento dos processos físicos causadores do fenômeno;
- Podem ser aplicadas em sistemas sem soluções específicas;
- Possibilitam o treinamento contínuo da rede;
- Não amplificam os erros de medição;
- Permitem uma otimização entre os dados de entrada e saída.
As RNA's permitem modelar processos que envolvem séries temporais de sinais de entrada e saída.
As técnicas computacionais de inteligência artificial, com o uso RNA's, foram utilizadas para a previsão de fenômenos como detecção de fumaça e de incêndios, mapeamentos ambientais, monitoramento de florestas, previsão de queimadas, análise do uso da terra, dentre outros, no âmbito de ecossistemas para a preservação ambiental, melhorando satisfatoriamente o poder de previsão do modelo.
Não é novidade o uso de sensores em contextos florestais, mas e se esses sensores de alguma forma fossem inteligentes o suficiente para desencadear uma série de procedimentos no combate a incêndios? Essa é uma ideia de uma engenheira mecânica em que ela propõe o uso da AI no monitoramento da temperatura provocada por um eventual fogo, que pode ser detectado por sensores espalhados em áreas com elevados riscos de incêndios, esses sensores enviam informações para as autoridades responsáveis que podem emitir um alerta enviando drones para o local, a fim de confirmar se há ou não um incêndio. Caso o pior cenário se confirme, são alocados os meios necessários ao combate do incêndio.
Os robôs já chegaram à floresta
Esses já não são novidades para ninguém e, estão cada vez mais presentes em nosso dia-a-dia, com perspectivas de uso futuro muito promissoras. Uma empresa de Hong Kong criou um robô com tecnologia inovadora que pode detectar incêndios muito menores do que os sistemas de satélite e, dar o alerta.
O robô chinês tem duas câmaras, uma é a câmera de imagem térmica e a outra é a câmera de luz visível. A câmera de imagem térmica capta 50 frames por segundo (FPS), utilizando um algoritmo patenteado é possível analisar a presença de calor através da imagem.
Usando sensores térmicos de imagem e avançada tecnologia de visão artificial, o robô pode detectar incêndios em áreas pequenas, como, por exemplo, 2 metros por 1 metro, dentro de um raio de cinco quilômetros; cobrindo cerca de 80 quilômetros quadrados de floresta e área de habitação.
Depois de detectar o fogo, a equipe faz sua geolocalização usando um Sistema de Informação Geográfica. Identificando a localizando do fogo no mapa, para que os operacionais, os bombeiros, possam ver onde está o fogo e atacar.
Assim como o robô chinês e os sensores inteligentes, a I.A está presente em câmeras de monitoramento florestal, destaca-se o SYSFOREST que é um conjunto de equipamentos desenvolvidos pela empresa brasileira COALTECH.
As câmeras utilizadas por essa tecnologia conseguem realizar o monitoramento 24 horas por dia, além de emitir alerta de possíveis focos de incêndios e realizar a triangulação precisa da coordenada do foco. Além disso mesmo em condições ambientais desfavoráveis, como a existência de neblina, o software das câmeras é capaz de detectar o foco de incêndio sem possibilidade de imprecisão.
Querendo ou não o sistema operacional em nossos celulares é uma inteligência artificial com milhares de aplicativos, eles conseguem prever nossos hábitos, sugerir atividades a ser feita durante o dia, ler notícias, criar agendas etc. tudo isso na palma da nossa mão.
Os smartphones também estão sendo usados na prevenção de incêndios florestais, através da geração de mapas de vegetação - atualizados regularmente por meio de sensores instalados em postes próximos as áreas de risco elevado. Esses mapas são gerados exclusivamente através de um aplicativo de smartphone - que faz milhões de cálculos todos os dias.
Dados históricos ajudam os bombeiros/brigadistas/sapadores a saber quando uma área foi queimada pela última vez, e quão espesso a quantidade de material combustível está presente na área, o que lhes dá uma ideia de quão feroz e quente o incêndio florestal pode ser.
Prevenção de riscos a tempestades
É comum a presença de tempestades com danos elevados no hemisfério norte, devido aos furacões, tornados e vendavais com velocidades que ultrapassam os 100 km/h, e com essas tempestades as árvores também são prejudicadas.
A inteligência artificial tem o potencial de fazer uma grande diferença no monitoramento das árvores que estão em riscos devido a esses fatores climáticos, pois, a madeira produzia pelas árvores é de suma importância na movimentação da economia e geração de derivados. Uma madeira que sofre danos físicos pode vir a gerar produtos menos estáveis.
A indústria florestal tenta reduzir o risco de danos causados ​​pelo vento de várias maneiras, incluindo a colheita de árvores em uma idade mais jovem, e o desbaste de florestas mais cedo para aumentar a estabilidade a longo prazo das árvores.
Cientistas da computação e profissionais ligados ao manejo florestal tem desenvolvido uma I.A capaz de relacionar densidade de árvores e a circunferência do tronco de novas maneiras. Possibilitando a instrução aos gerentes florestais, por exemplo, destacando os fatores que mais influenciam a suscetibilidade a danos - como densidade de árvores - o que, por sua vez, os ajuda a desenvolver melhores planos de manejo florestal para o futuro. E os modelos funcionam com rapidez suficiente para que o impacto desses planos de manejo possa ser mapeado em tempo real, o que é extremamente útil para o planejamento florestal.