00:00E uma tecnologia brasileira está ajudando a prever o futuro da Amazônia.
00:05Um novo modelo de inteligência artificial é capaz de antecipar o desmatamento,
00:12permitindo que as autoridades ajam de forma mais rápida e eficiente.
00:17Vamos conferir.
00:22Apenas nos últimos 40 anos, mais de 50 milhões de hectares de vegetação
00:28foram destruídos na Amazônia.
00:31Mas, se a notícia não é alentadora, pelo menos há uma esperança.
00:35E ela pode vir da inteligência artificial.
00:39Em um artigo publicado no portal The Conversation,
00:41o professor da PUC-Rio, Raul Queiroz Feitosa,
00:44apresenta um modelo de IA capaz de prever as áreas com maior risco de desmatamento,
00:50com até 15 dias de antecedência.
00:52O modelo foi batizado de Deferestation Prediction System
00:56e já está em operação na plataforma de dados geográficos Terra Brasilis,
01:00mantida pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, o INPE.
01:04O sistema já está disponível para uso do IBAMA e dos municípios da região amazônica.
01:10A ferramenta pode ajudar a tomar decisões estratégicas de fiscalização e prevenção,
01:15aumentando a eficiência das operações.
01:18Ela também pode ser usada para identificar incêndios e processos de degradação natural.
01:22Para isso, a tecnologia foi treinada com dados de redes hidrográficas,
01:28proximidade de rodovias, limites de áreas protegidas e registros históricos de desmatamento.
01:34No artigo, Raul Feitosa explica que a previsão do desmatamento é fundamental,
01:40já que os técnicos não podem visitar todos os lugares da Amazônia.
01:44Além disso, as ações de fiscalização são caras e envolvem longas distâncias e áreas de difícil acesso.
01:50Todas essas dificuldades agora podem ser superadas com o uso da nova inteligência artificial,
01:57fruto de um investimento de R$ 2,5 milhões da Climate and Land Use Alliance.
02:03Para o professor, ainda é cedo para medir o impacto real da inteligência artificial na previsão do desmatamento.
02:10O próximo ano de operação será essencial para fazer uma avaliação dos resultados.
02:14Mesmo assim, a expectativa é reduzir os erros na previsão em até 80% em comparação com modelos usados anteriormente,
02:23um aumento significativo na eficiência que pode ajudar a proteger a Amazônia.
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