Empresas de Ciência de Dados Usam IA para Proteger o Meio Ambiente e Combater as Alterações Climáticas

À medida que as nações da Terra tentam inventar e implementar soluções para a crescente ameaça das alterações climáticas, quase todas as opções estão em cima da mesa. Investir em fontes de energia renováveis e reduzir as emissões em todo o mundo são as estratégias dominantes, mas a utilização de inteligência artificial pode ajudar a reduzir os danos causados pelas alterações climáticas. Como relatado pelo Live Mint, algoritmos de inteligência artificial podem ajudar conservacionistas a limitar o desmatamento, proteger espécies vulneráveis de animais das alterações climáticas, combater a caça ilegal e monitorar a poluição do ar.

A empresa de ciência de dados Gramener empregou aprendizado de máquina para ajudar a obter estimativas do número de colônias de pinguins na Antártica, analisando imagens capturadas por armadilhas de câmera. O tamanho das colônias de pinguins na Antártica diminuiu dramaticamente ao longo da última década, afetado pelas alterações climáticas. Para ajudar os grupos de conservação e cientistas a analisar os dados de imagens de pinguins antárticos, a Gramener empregou redes neurais convolucionais para limpar os dados, e uma vez que os dados estavam limpos, eles foram implantados por meio da máquina virtual de ciência de dados da Microsoft. O modelo desenvolvido pela Gramener utiliza a densidade de pinguins nas imagens capturadas para obter estimativas de populações de pinguins de forma mais rápida e confiável. A Gramener também utilizou técnicas semelhantes para estimar populações de salmão em vários rios.

Como relatado pelo LiveMint, existem outros projetos de conservação de animais que utilizam IA, como o Projeto de Escuta de Elefantes, projetado pela Conservation Metrics. As populações de elefantes em toda a África têm sofrido devido à caça ilegal. O projeto utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para identificar as vocalizações de elefantes, distinguindo-as dos sons feitos por outros animais. Ao treinar modelos de aprendizado de máquina para reconhecer padrões de som únicos e, em seguida, utilizar dados de sensores distribuídos por todo o habitat do elefante, os pesquisadores podem desenvolver um sistema que alerta sobre possíveis caças ou desmatamentos. Eles podem ter um sistema que ouve coisas como veículos, sons ou armas, e se esses sons forem detectados, alertas podem ser enviados às autoridades.

Algoritmos de aprendizado de máquina também podem ser utilizados para prever os danos que podem ser causados por eventos climáticos severos, como tempestades e ciclones tropicais. Por exemplo, a IBM produziu um novo modelo de previsão atmosférica de alta resolução destinado a rastrear eventos climáticos potencialmente danosos.

Jaspreet Bindra, autor de The Tech Whisperer e especialista em transformações digitais explicou ao LiveMint que o aprendizado de máquina é necessário para acompanhar as mudanças causadas pelas alterações climáticas. Bindra explicou:

“O aquecimento global mudou a forma como o modelagem climática é feita. Usar IA/ML é muito importante, pois fará com que as coisas aconteçam mais rapidamente. Tudo isso exigirá muita potência de computação e, em frente, os computadores quânticos podem desempenhar um papel importante.”

A Blue Sky Analytics, com sede em Gurugram, na Índia, é outro exemplo de utilização de algoritmos de aprendizado de máquina para proteger o meio ambiente. Um aplicativo desenvolvido pela Blue Sky Analytics é utilizado para monitorar as emissões industriais e a qualidade do ar em geral. Os dados são coletados e analisados por meio de dados de satélite e sensores em nível de solo.

É necessário uma quantidade substancial de poder de computação para analisar e entender os efeitos ambientais de questões como as alterações climáticas, a caça ilegal, a poluição. A UC Berkeley está tentando acelerar a pesquisa por meio da computação em nuvem de dados ambientais usando smartphones e PCs. O projeto de computação em nuvem é chamado de BOINC (Berkley Open Infrastructure for Network Computing). Aqueles que desejam ajudar na análise de dados ambientais em nuvem apenas precisam instalar o software BOINC em um dispositivo escolhido, e quando esse dispositivo não estiver sendo utilizado, os recursos de CPU e GPU disponíveis serão utilizados para realizar cálculos.