Inteligência Artificial para o Monitoramento da Biodiversidade Florestal em Biomas Brasileiros
O projeto Inteligência Artificial para o Monitoramento da Biodiversidade Florestal em Biomas Brasileiros utiliza imagens de satélite e inteligência artificial para monitorar o desmatamento da Floresta Amazônica e aprofundar o conhecimento sobre a biodiversidade da região. O monitoramento é realizado por meio da técnica Learning from Label Proportions with Prototypical Contrastive Clustering (LLP-Co), que organiza e classifica grandes conjuntos de dados capturados por drones e satélites. Diferente dos métodos tradicionais, o LLP-Co reconhece padrões em imagens sem necessidade de rotulação individual, o que proporciona maior flexibilidade no monitoramento do desmatamento e na identificação de espécies vegetais, contribuindo para orientar políticas públicas mais eficazes em combater o desmatamento na Amazônia. Além disso, a metodologia dessa pesquisa também vem sendo aplicada em categorização automática de eventos climáticos, na identificação áreas de cultivos agrícolas e análise de produtividade, e no planejamento urbano e análise da temperatura da superfície em cidades como Calcutá na índia, São Paulo no Brasil, e Munique na Alemanha.
Escola de Matemática Aplicada da FGV (EMAP)
Pesquisador: Dário Augusto Borges Oliveira