IA prevê risco de desmatamento na Amazônia

IA prevê risco de desmatamento na Amazônia

IA prevê risco de desmatamento na Amazônia e surge como aliada crucial na proteção da floresta. Desenvolvido por pesquisadores da PUC-Rio e incorporado à plataforma TerraBrasilis, do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), o novo Deforestation Prediction System aponta, com até 15 dias de antecedência, os locais mais propensos a sofrer derrubadas ilegais.

O avanço chega em momento crítico: nos últimos 40 anos, mais de 50 milhões de hectares de vegetação amazônica foram devastados. A extensão do território, as áreas de difícil acesso e o elevado custo de operação dificultam a ação de fiscais do Ibama e de órgãos regionais.

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IA prevê risco de desmatamento na Amazônia

Segundo Raul Queiroz Feitosa, professor da PUC-Rio e um dos autores da pesquisa, o modelo de inteligência artificial foi treinado com o vasto acervo histórico do INPE, proveniente dos sistemas PRODES e DETER. O algoritmo cruza variáveis ambientais e socioeconômicas para apontar os pontos quentes de desmatamento, permitindo que as equipes concentrem recursos onde o risco é maior.

Como funciona o Deforestation Prediction System

Operando em tempo quase real, o sistema já está disponível para Ibama, municípios amazônicos e outras entidades de fiscalização. Além de prever cortes de madeira, a ferramenta também identifica focos de incêndio e processos naturais de degradação, ampliando a capacidade de resposta frente a crimes ambientais.

Em artigo publicado no portal The Conversation, Feitosa afirmou que a nova abordagem pode reduzir de 75 % a 80 % os erros de previsão em comparação com modelos anteriores. Ainda assim, ele ressalta que o impacto efetivo será verificado nos próximos 12 meses, período considerado decisivo para avaliar a queda nas taxas de desmatamento.

O docente lembra que “as ações de fiscalização são caras, envolvem longas distâncias e nem todos os pontos da Amazônia podem ser visitados”. A inteligência artificial, portanto, funciona como bússola para direcionar equipes de campo, aumentando a eficiência e evitando o desperdício de recursos públicos.

Se comprovada a eficácia, a tecnologia poderá ser replicada em outros biomas brasileiros, fortalecendo o combate a crimes ambientais em nível nacional.

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Imagem: streetflash/Shutterstock

zairasilva

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