Inpe vai receber R$ 147,6 milhões para desenvolvimento de inteligência artificial contra o desmatamento

]]> Sede do Inpe, em São José dos Campos Pedro Melo/TV Vanguarda O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), responsável pelos números oficiais de desmatamento no Brasil, vai usar inteligência artificial para acelerar a detecção da perda de vegetação nativa e apontar, com antecedência, as áreas mais ameaçadas por derrubada, degradação e fogo. O projeto, batizado de SIM-Biomas, vai receber R$ 147,6 milhões do Fundo Amazônia. Foi anunciado nesta sexta-feira (16), no mesmo dia em que o governo federal divulgou os dados do desmatamento da Amazônia, que teve o menor índice desde 1988. Referência nacional e internacional, o Inpe mede por satélite a perda de vegetação nos biomas do país: seus dados formam a taxa oficial de desmatamento, orientam a fiscalização ambiental com alertas quase diários e alimentam os inventários de emissões que o Brasil apresenta no Acordo de Paris. E o que vai ser feito com a tecnologia? Hoje, a taxa anual e os alertas vêm de sistemas separados: o Prodes, mais preciso, e o Deter, mais rápido. A principal mudança prevista é uni-los, para que a informação chegue com a velocidade de um e o detalhe do outro. Além disso: Os alertas também vão chegar à Caatinga, à Mata Atlântica e ao Pampa, que hoje ficam fora do monitoramento diário. O mapeamento de áreas queimadas, que fora do Cerrado ainda trabalha com quadrados de 1 quilômetro de lado, passará a enxergar áreas de 30 metros em todo o país. Isso permite saber com precisão por onde o fogo passou e qual extensão atingiu. Além de registrar o que já foi destruído, o Inpe quer indicar onde o risco é maior nas semanas e meses seguintes, cruzando dados de vegetação com informações sobre posse de terra, economia e clima. Como a IA deve encurtar o caminho entre o satélite e a fiscalização Satélites fotografam o território brasileiro o tempo todo, mas a imagem, por si só, não diz onde houve corte raso, onde a floresta foi degradada ou onde a vegetação está se recuperando. Alguém, ou algum sistema, precisa ler cada uma delas. É nessa etapa que entram as técnicas de aprendizado de máquina. Treinados com milhares de exemplos já classificados pelos pesquisadores, os algoritmos aprendem a reconhecer o…