O uso da IA contra desmatamento tem marcado o início de uma nova era na luta pela preservação das florestas globais. Na última década, a evolução das ferramentas de análise em nuvem transformou radicalmente a capacidade de monitoramento ambiental. O que antes dependia de revisões manuais de imagens de satélite, processos que levavam meses para serem concluídos, hoje ocorre em tempo quase real. Essa agilidade permite que autoridades intervenham antes mesmo que a derrubada das árvores aconteça, otimizando recursos humanos e equipamentos muitas vezes escassos.
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Juan Lavista Ferres, cientista de dados chefe e vice-presidente corporativo da Microsoft, explica que a tendência atual é migrar da medição retrospectiva para a previsão proativa. Em vez de apenas contabilizar o que foi perdido, a tecnologia agora busca antecipar onde o próximo crime ambiental ocorrerá.
Modelos preditivos e parcerias globais
Segundo Jorn Dallinga, gerente de programa do WWF, a inteligência artificial tem sido o fator decisivo no desenvolvimento dessa tecnologia preditiva. Um exemplo notável é o modelo Forest Foresight, desenvolvido pelo WWF em parceria com a Amazon Web Services e a Universidade de Wageningen. O sistema visa prever o desmatamento ilegal com até seis meses de antecedência e apresenta uma taxa de precisão de 80%.
O funcionamento baseia-se em um modelo avançado de aprendizado de máquina, treinado com vastos conjuntos de dados que incluem imagens de satélite históricas e informações topológicas, como a construção de estradas e a densidade populacional. Uma vez calibrado, o sistema lê imagens em tempo real e detecta indicadores precoces de degradação, alertando as autoridades locais para que medidas preventivas sejam tomadas.
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Essa tecnologia de IA contra desmatamento já está sendo utilizada por governos no Peru, Bolívia, Colômbia, Gabão, Indonésia e Laos. No Gabão, por exemplo, a intervenção rápida após o alerta sobre uma mina de ouro ilegal impediu a destruição de cerca de 30 hectares de floresta. O WWF planeja expandir o Forest Foresight para 15 paisagens em 12 países até 2027.
Soberania de dados e adaptação local
Uma lição crucial aprendida durante a implementação desses sistemas é a necessidade de os governos manterem o controle sobre as soluções tecnológicas. Dallinga destaca que o sucesso é maior quando as ferramentas são integradas aos processos internos já existentes. Por isso, o Forest Foresight tornou-se de código aberto em 2024, permitindo que cada nação utilize seus próprios dados para aprimorar o modelo sem a necessidade de treinamentos extensivos, criando um senso de pertencimento local.
Na América do Sul, o Projeto Guacamaya exemplifica essa colaboração. A iniciativa, que une o Laboratório de IA para o Bem da Microsoft e o Centro de Pesquisa CinfonIA da Universidade dos Andes, na Colômbia, utiliza satélites, armadilhas fotográficas e bioacústica para identificar padrões de risco. Pablo Arbelaez, diretor do centro de pesquisa, afirma que o sistema acelerou a identificação de áreas de risco de 22 meses para apenas duas ou três semanas.
O papel das grandes empresas de tecnologia
A DeepMind do Google também entrou na corrida tecnológica com o ForestCast. Motivada pela demanda de empresas que buscam limpar suas cadeias de suprimentos, a ferramenta foca exclusivamente em dados de satélite para evitar informações desatualizadas sobre estradas ou fronteiras políticas. Drew Purves, pesquisador do Google DeepMind, ressalta que testes no sudeste asiático mostraram que o modelo pode oferecer precisão igual ou superior a métodos que dependem de dados demográficos complexos.
Embora promissor, o uso de sistemas preditivos traz riscos éticos. Falsos positivos podem levar à fiscalização indevida de comunidades indígenas, enquanto falsos negativos podem deixar áreas vulneráveis desprotegidas. O Google DeepMind e o WWF reconhecem esses perigos e enfatizam que a IA contra desmatamento deve ser apenas um elemento em um processo de decisão conduzido por humanos.
Desafios práticos e a necessidade de ação humana
Apesar do avanço tecnológico, ainda não há um consenso absoluto sobre o impacto quantitativo dessas previsões na prevenção total do desmatamento, pois isso depende diretamente da capacidade de ação dos governos. “A tecnologia sozinha não impede o desmatamento, pois instituições humanas, vontade política e capacidade de fiscalização são essenciais”, pondera Ferres.
Para o setor privado, regulamentações como as da União Europeia exigem provas concretas, não apenas previsões. Debora Dias, do The Consumer Goods Forum, alerta que empresas precisam de dados de rastreabilidade validados. Em resposta, companhias como a Olam Food Ingredients (OFI) estão combinando IA com verificação de mapas para garantir conformidade.
Em última análise, a IA contra desmatamento aponta onde as mudanças no uso da terra podem ocorrer, mas cabe às pessoas confirmar os motivos e agir. O progresso real depende da convergência entre dados confiáveis, diálogo prático e verificação em campo.
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