IMPA e Imazon desenvolvem IA que identifica desmatamento

O Centro Pi (Centro de Projetos e Inovação IMPA) desenvolveu, em parceria com o Imazon (Instituto do Homem e Meio Ambiente da Amazônia), um algoritmo para auxiliar na detecção de desmatamento na Floresta Amazônica. O trabalho foi apresentado, na última quinta-feira (7), pelo doutorando do IMPA Rodrigo Schuller no XXI Simpósio Internacional SELPER: “Além do Dossel – Tecnologias e Aplicações de Sensoriamento Remoto”, em Belém.

O Imazon analisou imagens com e sem desmatamento da região, obtidas do Projeto Copernicus (ESA) através do Google, para treinamento dos modelos desenvolvidos pelo IMPA, com o uso de tecnologia de redes neurais. O trabalho “Artificial intelligence to support deforestation monitoring in the brazilian Amazon” (inteligência artificial para auxiliar o monitoramento de desmatamento na Amazônia brasileira) já resultou na primeira versão da ferramenta de IA que está em uso no Imazon.

Schuller explicou que o algoritmo tem taxa de acerto de 95% e representa uma economia de tempo de 30% no trabalho dos especialistas. Uma tarefa que antes consumia 1004 horas, passou a ser realizada em 705 horas com o uso da ferramenta. “A performance do modelo de detecção de desmatamento não é suficiente para automatizar totalmente o processo, mas já podemos usar o modelo  como um assistente”, disse.

Larissa Amorim, pesquisadora do Imazon, destacou a importância da IA no dia a dia da organização. “A criação desse algoritmo de IA ajuda na tomada de decisão em relação a classificação dos alertas de desmatamento e não desmatamento e, com isso, acelera e traz maior assertividade ao processo de monitoramento. O tempo economizado na validação dos alertas pode ser concentrado em outras atividades, como focar em parcerias do uso efetivo dos dados para combate e controle do desmatamento”.

Antes da IA, o Imazon utilizava um algoritmo simples capaz de excluir áreas sem indícios de desmatamento. Posteriormente, uma equipe do instituto se dedicava a analisar o restante das imagens de forma manual – o que demandava muito tempo de observação.  Apesar da melhora, o Centro Pi estuda como reduzir ruídos e aumentar a acurácia do algoritmo para torná-lo mais eficaz.

“Existe um campo de machine learning chamado aprendizado robusto, que trata de rótulos ambíguos ou com ruído. Já que alguns fenômenos naturais – como afloramento rochoso – são similares à desmatamento quando vistos em imagens de satélites, processos de aprendizado ajustados para lidar com essas incertezas podem atingir maior performance”, explicou Schuller.

“Outra abordagem que estamos investigando é usar modelos interpretáveis, isto é, que oferecem explicações do porquê uma área foi considerada desmatamento ou não. Dessa forma, podemos quantificar a importância de fatores como periodicidade sazonal, proximidade a rios ou as imagens de antes e depois para a previsão do modelo em cada região”, concluiu o doutorando do IMPA.

Além de Schuller, integram a equipe do projeto o cientista de projetos Francisco Ganacim e o pesquisador do IMPA Paulo Orenstein, que em julho deste ano foi premiado com o Google Research Awards pelo desenvolvimento do trabalho.