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Atividade Financiada

Um Sistema de Predição de Desmatamento na Floresta Amazônica baseado em IA Neuro-Simbólica

A Deforestation Prediction System in Amazon Forest based on Neuro-Symbolic AI

Referência
2024.14198.PEX
Data de Início do Projeto
2026-02-23
Data de Fim do Projeto
2027-08-22
Investigador Principal
Área Científica
Ciências exatas
Programa de Financiamento
Concurso para Projetos de Investigação de caráter Exploratório em Todos os Domínios Científicos 2024

Resumo

As florestas tropicais, especialmente da região da Amazônia Legal Brasileira (ALB), têm papel crucial na manutenção do equilíbrio climático global, na biodiversidade e na sustentabilidade ambiental. Entretanto, no ano de 2021, a perda de florestas na Amazônia Brasileira assumiu proporções alarmantes, registrando o seu maior aumento em 13 anos. Em 2023 foi registrada uma degradação de aproximadamente 2.5 x 10^6 km2 (~38% of all remaining forests) causada por diferentes fatores/atores tais como incêndios, extração de madeira, mineração ilegal e secas extremas. A perda constante de cobertura florestal gera significativas repercussões ambientais, sociais e econômicas, tanto globalmente quanto para as comunidades locais que dependem da floresta para suas sobrevivências. Além disso, a destruição da maior floresta tropical (~40% do total existente) é motivo de grande preocupação para o mundo (agenda 2030 da ONU) e principalmente para os países amazônicos, devido aos potenciais impactos no clima global. Em resposta às crescentes ameaças a esses ecossistemas críticos, diversas iniciativas têm sido adotadas para mitigar os impactos do desmatamento, incluindo o monitoramento preciso da atividade de degradação da floresta. Dentre os programas de monitoramento (governamentais e de organizações não-governamentais e instituições com fins lucrativos) existentes para medir e prevenir o desmatamento na região da ALB estão: PRODES e DETER do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espciais), MapBiomas (iniciativa multi-institucional), SAD do Imazon e GLAD da Global Forest Watch. A análise dos padrões e tendências do desmatamento na ALB podem ajudar a compreender as dinâmicas de ocupação e desmatamento existentes na região e consequentemente, permitindo realizar a predição de novos caminhos de ocupação no futuro. Essa compreensão é fundamental para identificar zonas de expansão do desmatamento e formular políticas públicas que visem conter o processo de desmatamento no local. Neste sentido, o objetivo geral deste projeto científico é um sistema de monitoramento baseado em abordagens inteligentes que irá realizar alertas para novas áreas de degradação e desmatamento na região da ALB. Para isso, o conhecimento de especialistas ambientais sobre os padrões de comportamento de desmatamento de florestas tropicais será transformado em representações simbólicas compreensíveis pelas máquinas. Dessa forma, o conhecimento orgânico desses profissionais poderão ser representado por meio de regras lógicas e/ou estrutura de grafos (relacionamento entre atores e processos) e  assim, ser utilizado para acelerar o treinamento de técnicas sub-simbólica (redes neurais e aprendizado profundo), bem como, aprimorar a robustez das abordagens inteligentes na tarefa de prever, de forma semi ou totalmente automática, as novas áreas de desmatamento na região da floresta Amazônica. Na literatura, uma nova área de investigação que tem se mostrado promissora em diferentes domínios de conhecimento (medicina, militar e finanças) na tarefa de inferências é a chamada de IA neuro-simbólica. A IA neuro-simbólica pode construir sistemas de raciocínio e aprendizagem mais poderosos, combinando os pontos fortes de métodos baseados em aprendizagem profunda e técnicas de raciocínio simbólico. Na etapa final deste projeto científico, espera-se como contribuição um sistema de predição baseado em IA neuro-simbólica que irá realizar inferências para novos desmatamentos na ALB, dando maior agilidade aos processos de programas governamentais de alerta (e.g., DETER) existentes que muitas vezes são realizados deforma manual por especialistas escassos. Finalmente, para garantir o sucesso deste projeto científico, uma equipe de profissionais extremamente qualificados tem sido formada e parcerias têm sido firmadas com importantes instituições de pesquisas no Brasil (INPE, UNIFESP e IEAv) e Portugal (IST/ULisboa). Esses profissionais tem muitos anos de experiência nas áreas de inteligência artificial, processamento de imagens, sensoriamento remoto, ecologia e geociência com foco principal em monitoramento de atividades de degradação e desmatamento de florestas tropicais brasileiras.

Instituições

Instituições Principais

  • Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores Investigação e Desenvolvimento em Lisboa (INESC-ID)

Outras Instituições

  • Instituto de Estudos Avançados (IEAv)
  • Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
  • Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)

Financiamento 59.859,41 €

Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) - Portugal

59.859,41 €