Inteligência Artificial identifica espécies florestais de valor comercial na Amazônia

Ferramenta da Embrapa reduz custos de produção e torna mais sustentável o manejo florestal Uma ferramenta inédita no Brasil que utiliza Inteligência Artificial (IA) está ajudando a identificar árvores de interesse comercial e indicar a sua localização exata na floresta. Espécies como castanheira, cumaru-ferro, açaí e cedro são reconhecidas com índices de acerto de 95%, resultado que reduz custos de produção e torna mais sustentável o manejo de florestas na Amazônia. Leia também Pesquisa aponta potencial da grumixama na conservação de carnes Embrapa desenvolve máquina que reduz índice de aflatoxina em castanhas Pesquisa cria modelos de olhos de animais para estudo de oftalmologia veterinária O Netflora, metodologia desenvolvida pela Embrapa, reúne um conjunto de algoritmos treinados com IA para reconhecer espécies florestais, usando como base características botânicas, disponíveis em um banco de dados. De acordo com o pesquisador da Embrapa Acre, Evandro Orfanó, um dos coordenadores desses estudos, o Netflora confere maior automação ao planejamento da atividade florestal e aumenta a precisão e eficiência na execução de planos de manejo. “Uma vez treinado e especializado, o algoritmo também fornece métricas, como diâmetro e área de copa, que possibilitam estimar, por meio de equações alométricas (que relacionam formas e tamanhos), o volume de madeira de cada árvore. Essas ferramentas tecnológicas contribuem para o aumento da produção florestal com conservação ambiental”, afirma. Acompanhamento em tempo real, de voo de drone no mapeamento florestal da ferramenta Netflora da Embrapa Mauricilia Silva / Embrapa As pesquisas para viabilizar o uso de Inteligência Artificial no setor florestal são desenvolvidas pela Embrapa desde 2015 e contemplam diferentes aspectos da atividade. Na fase atual, os estudos acontecem por meio do projeto Geoflora, executado no Acre, Rondônia, Roraima, Amapá, Pará e Amazonas, em parceria com o Fundo JBS pela Amazônia. A adoção dessas tecnologias implica investimentos em computadores, drones, baterias e estrutura adequada de escritório. Segundo Orfanó, esse gasto inicial é compensado pela redução drástica nos custos de produção, especialmente na etapa do inventário florestal.  Para se ter uma ideia, no levantamento tradicional de espécies, com equipes em campo, um hectare de floresta mapeado tem custo estimado entre R$ 100 e R$ 140, enquanto com a metodologia Netflora esse valor cai para R$ 4 a 6. Orfanó enfatiza que essa redução é proporcionada pela agilidade na obtenção e processamento de informações sobre a área a ser manejada. “Uma empresa florestal que utiliza o manejo tradicional consegue mapear até 10 mil hectares de floresta por ano. Com o uso de IA, o ganho em capacidade operacional pode saltar para até um milhão de hectares no mesmo período”, acrescenta. Saiba-mais taboola Resultados validados Para construir o banco de dados de treinamento de algoritmos, foram mapeados mais de 40 mil hectares de floresta, em 37 sítios (áreas) do Acre, Rondônia e Sul do Amazonas, com uso de drones. Em dois anos de estudo foram realizados cerca de mil planos de voos e cada um gerou, aproximadamente, 300 imagens aéreas, que foram tratadas e transformadas em ortofotos (imagens georreferenciadas e de alta resolução). Com base na gama de informações contidas nas ortofotos foram treinados nove algoritmos, com finalidades e performances de acerto distintas.  “Temos algoritmos que reconhecem uma única espécie florestal, outros têm capacidade para identificar diferentes grupos ou as principais árvores madeireiras e não madeireiras do Acre e outras localidades da Amazônia. Alguns algoritmos já alcançaram alta performance, mas esse aprendizado será contínuo”, salienta Orfanó. O pesquisador estima a meta de mapeamento do projeto em 80 mil hectares de floresta, com inserção de novas áreas de interesse comercial na Amazônia, para ampliar a construção do banco de dados. Ainda de acordo com o especialista, na medida em que aumentar o conhecimento sobre a floresta, será possível intensificar o aprendizado dos algoritmos treinados e habilitar novos algoritmos, por grupo de espécies, conforme demandas regionais.  Coleta de dados em campo na Floresta Amazônica para validação do algoritmo treinado Netflora da Embrapa Felipe Sá / Embrapa Lançamento As duas primeiras versões dos algoritmos treinados serão lançadas no dia 24 de abril de 2024, durante as comemorações do aniversário de 51 anos da Embrapa. Um algoritmo tem capacidade para reconhecimento do açaí-solteiro (Euterpe precatoria) nas fases produtiva (com cachos) e não produtiva, no Acre. O outro, além do açaí-solteiro, é capaz de reconhecer mais nove espécies de palmeiras da Amazônia (paxiúba, buriti, jaci, ouricuri, murmuru, tucumã, inajá, patauá e bacaba). Até fevereiro de 2025, serão disponibilizados outros sete algoritmos, com capacidade para identificar espécies madeireiras e não madeireiras, em diferentes localidades amazônicas. A agenda de lanç