IA mostra que o Saara tem milhões de árvores
Um deserto cheio de vida
Imagens de satélite do deserto do Saara mostram uma extensão seca, as intermináveis dunas ondulantes que conhecemos dos filmes. Exceto que as imagens de satélite típicas não revelam árvores individuais; no entanto, isso nem sempre significa que eles não estão lá. Cientistas da Universidade de Copenhague e da NASA treinaram inteligência artificial para reconhecer árvores e fazer com que elas dêem outra olhada. Há uma grande quantidade de vegetação no Saara Ocidental: aproximadamente 1,8 bilhão de árvores e arbustos.
O autor principal, Martin Brandt, do Departamento de Geociências e Gerenciamento de Recursos Naturais da universidade, afirma que ele e sua equipe ficaram bastante chocados ao ver que muitas árvores crescem no deserto do Saara, já que até agora a maioria das pessoas assumia que praticamente nenhuma existia. Brandt acrescentou que ele e sua equipe contaram centenas de milhões de árvores apenas no deserto. Conseguir isso não teria sido possível sem esta tecnologia (inteligência artificial).
A pesquisa é publicada na revista Nature .
Por mais essenciais que as árvores sejam no combate às mudanças climáticas, os pesquisadores precisam entender quais árvores existem e onde. A descoberta da pesquisa contribui para o inventário internacional de árvores.
A vegetação que Brandt e seus colegas encontraram está no Saara Ocidental, uma área de aproximadamente 1,3 milhão de quilômetros quadrados que inclui o deserto, o Sahel e as áreas subúmidas da África Ocidental.
Essas árvores e arbustos foram negligenciados em inventários anteriores de processamento de carbono de florestas em todo o mundo. Árvores fora das regiões florestais normalmente não são consideradas nos modelos climáticos, e muito pouco sobre seus estoques de carbono é conhecido, afirmou Brandt. Eles são essencialmente um ponto branco nos mapas e um elemento não identificado no ciclo mundial do carbono, acrescentou Brandt.
Além de ser uma importante informação sobre mudanças climáticas, a pesquisa pode auxiliar no desenvolvimento estratégico da região em que a vida vegetal cresce devido a uma maior compreensão dos ecossistemas regionais.
Factoring nas manchas brancas
Tem havido uma crença de que dificilmente há vegetação suficiente além das regiões florestais para valer a pena contar. Consequentemente, a pesquisa representa a primeira vez que um número considerável de árvores (na casa das centenas de milhões, sem considerar os arbustos) foi registrado na região de sequeiro.
Membros do Departamento de Ciência da Computação da universidade ensinaram um módulo de aprendizado de máquina para identificar árvores fornecendo inúmeras imagens. Esse treinamento deixou a IA capaz de identificar árvores nos mínimos detalhes das imagens de satélite fornecidas pela NASA . A tarefa levou apenas algumas horas para a inteligência artificial (seria necessário anos humanos para executar uma avaliação comparável).
O coautor Christian Igel afirmou que essa tecnologia tem um enorme potencial quando envolve documentar mudanças em todo o mundo e, eventualmente, contribuir para as metas climáticas mundiais. Igel acrescentou que é uma inspiração para ele e sua equipe projetar esse tipo de inteligência artificial.
Brandt disse que, sem dúvida, acredita que marca o início de um novo período científico.
Os cientistas pretendem ajustar sua IA para oferecer uma contabilidade mais detalhada das árvores que reconhece em imagens de satélite.
O autor sênior do estudo, Rasmus Fensholt, afirma que ele e sua equipe também estão considerando o uso de satélites para identificar espécies de árvores, pois os tipos de árvores são importantes em relação ao seu valor para as comunidades regionais que usam madeira como parte de seus meios de subsistência. Tanto o gado quanto os humanos comem árvores e seus frutos e, quando mantidas nos campos, as árvores têm um impacto positivo no retorno das colheitas, pois melhoram o equilíbrio de água e nutrientes.
No futuro, podemos esperar uma expansão da caça às árvores da equipe para uma área maior da África. O objetivo de longo prazo é desenvolver um banco de dados global mais detalhado e preciso de árvores que crescem além dos limites das florestas.
Originalmente publicado por: bigthink.com
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