Construir uma comunidade global de inovadores que usam a tecnologia para provocar mudanças positivas para as pessoas e para o planeta. É com essa visão que o Instituto Internacional de Análise de Sistemas Aplicados (IIASA) e o SAS estão promovendo uma ação com a finalidade de coletar informações e imagens que possam ser utilizadas como fonte de dados para construção de modelos de inteligência artificial (AI). O objetivo é fornecer informações mais precisas, por meio de uma plataforma de construção coletiva, sobre o desmatamento florestal, especialmente da região amazônica.
O IIASA, organização mundial de investigação científica multidisciplinar, localizada em Laxemburgo, na Áustria, busca mobilizar a comunidade científica e a sociedade civil em todo o mundo para imputar e revisar imagens da floresta amazônica com o intuito de apontar áreas que foram devastadas a partir da influência humana.
Segundo o SAD, Sistema de Alerta de Desmatamento do Imazon, ferramenta de monitoramento baseada em imagens de satélites, o desmatamento na Amazônia cresceu 279% em março deste ano, em comparação com o mesmo mês de 2019. Segundo o relatório, 254 quilômetros quadrados de floresta foram destruídos no período, sendo o número mais alto nos últimos dois anos. Para os autores da pesquisa, esse aumento pode estar ligado ao avanço de áreas ilegais de garimpo e da intensa atuação de grileiros, pessoas que se apossam de terras alheias.
"A urgência necessária para abordar essas transformações requer as melhores soluções de tecnologia. É por isso que escolhemos o SAS", diz Albert van Jaarsveld, CEO do IIASA. "Ao combinar o poder de nossas plataformas de pesquisa de ciência ambiental, o uso de inteligência artificial e as tecnologias de computer vision do SAS, somado ao poder intelectual dos cidadãos preocupados, nós vamos desenvolver modelos de IA que vão aumentar exponencialmente o valor de insights humanos e nos esforçar para entregar uma avaliação quase em tempo real da mudança ambiental global."
Modelos poderosos e precisos de IA não surgem por mágica. O desenvolvimento dessa tecnologia começa com inteligência humana. Para este projeto, o SAS e o IIASA estão lançando em conjunto um aplicativo online orientado pelo modelo de crowdsourcing para reunir a inteligência coletiva do público. Eles estão chamando voluntários dos mais diversos perfis – pesquisadores, estudantes do ensino médio, artistas, engenheiros e cientistas de dados profissionais – para iniciar este projeto, avaliando e julgando imagens da floresta Amazônica.
"Já que a análise de imagem é um primeiro passo importante para a avaliação e projeção precisa do desmatamento, estamos pedindo para as pessoas apontarem o que a tecnologia não consegue, examinando e reportando imagens de pequenas áreas que tiveram dano florestal", afirma van Jaarsveld. "O trabalho colaborativo ajuda a melhorar algoritmos de IA, acelerando o que antes levaria anos para analisar, ajudando assim a conduzir respostas vitais para proteger mais rapidamente as nossas florestas."
Quando as pessoas marcam regiões que tiveram sinais de impacto humano, elas ajudam a tornar os modelos de IA mais inteligentes. Por exemplo, é fácil para um humano distinguir entre uma estrada (que sinaliza impacto humano) e um rio (que não sinaliza), mas um modelo de IA não saberá a diferença até obter treinamento suficiente – e esse aprendizado se dá a partir de observações humanas. Além disso, os resultados do modelo garantem que o app baseado no modelo de crowdsourcing foca a atenção do julgamento humano onde sua experiência é mais necessária. O modelo permitirá maior eficiência da força humana voluntária que faz melhor uso de sua atenção e insights para uma ampla gama de projetos voltados ao monitoramento e à medição de questões importantes de mudança global.
Combinando o poder das pessoas e dos computadores, o SAS e o IIASA terão uma plataforma robusta e extensiva para fortalecer os cidadãos e nos ajudar a entender melhor e prever as ameaças ao meio ambiente. Embora a primeira fase dessa parceria se concentre no desmatamento, há planos para estender a plataforma a outras preocupações ambientais nas quais o conhecimento colaborativo pode ajudar a servir o bem maior.
