{"id":18672,"date":"2026-05-13T15:17:16","date_gmt":"2026-05-13T18:17:16","guid":{"rendered":"https:\/\/fenati.org.br\/?p=18672"},"modified":"2026-05-13T17:53:53","modified_gmt":"2026-05-13T20:53:53","slug":"brasileiros-modelo-ia-proteger-ecossistemas-marinhos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/homolog.fenati.org.br\/en\/brasileiros-modelo-ia-proteger-ecossistemas-marinhos\/","title":{"rendered":"Brasileiros criam modelo de IA para proteger ecossistemas marinhos"},"content":{"rendered":"<p><strong>Ecossistemas marinhos &#8211;<\/strong> Pesquisadores do Departamento de Engenharia El\u00e9trica da <a href=\"https:\/\/pt.wikipedia.org\/wiki\/Pontif%C3%ADcia_Universidade_Cat%C3%B3lica_do_Rio_de_Janeiro\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">PUC-Rio<\/a> desenvolveram um modelo de intelig\u00eancia artificial voltado \u00e0 preserva\u00e7\u00e3o de ecossistemas marinhos amea\u00e7ados nas profundezas do oceano. O estudo foi publicado no peri\u00f3dico Springer Nature e tem como autores Vitor Sousa, Manoela Kohler e Marco Aur\u00e9lio Pacheco.<\/p>\n<p>A iniciativa busca reduzir os impactos causados por atividades de extra\u00e7\u00e3o de g\u00e1s e petr\u00f3leo na costa brasileira. Estruturas instaladas no fundo do mar para explora\u00e7\u00e3o desses recursos podem afetar ecossistemas considerados sens\u00edveis, especialmente os formados por algas calc\u00e1rias, organismos fundamentais para a manuten\u00e7\u00e3o dos recifes marinhos.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/fenati.org.br\/criador-primeiro-chatbot-1966-decadas-riscos-ia\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>LEIA: Criador do primeiro chatbot em 1966 passou d\u00e9cadas alertando sobre os riscos da IA<\/strong><\/a><\/p>\n<p>As algas calc\u00e1rias possuem carbonato de c\u00e1lcio em sua composi\u00e7\u00e3o e desempenham papel semelhante ao dos corais na forma\u00e7\u00e3o de recifes. Al\u00e9m de servirem de habitat para diversas esp\u00e9cies marinhas, tamb\u00e9m participam de processos qu\u00edmicos importantes no oceano, como o armazenamento de carbono. Por conta disso, danos \u00e0 estrutura f\u00edsica dessas algas representam riscos significativos para a biodiversidade marinha.<\/p>\n<p>Apesar das restri\u00e7\u00f5es existentes para atividades extrativistas em \u00e1reas com esse tipo de ecossistema, a identifica\u00e7\u00e3o dessas regi\u00f5es ainda \u00e9 um desafio. A profundidade do oceano dificulta a entrada de luz e compromete a observa\u00e7\u00e3o direta da vida marinha.<\/p>\n<p>Hoje, o monitoramento \u00e9 feito com ve\u00edculos operados remotamente que registram imagens do fundo do mar. Depois, os registros passam por an\u00e1lise com modelos de aprendizado profundo capazes de identificar e mapear as esp\u00e9cies presentes. Essas informa\u00e7\u00f5es ajudam tanto na defini\u00e7\u00e3o de \u00e1reas adequadas para instala\u00e7\u00e3o de infraestrutura quanto na avalia\u00e7\u00e3o de impactos ambientais posteriores.<\/p>\n<p>Segundo os pesquisadores, o problema \u00e9 que as imagens frequentemente apresentam ru\u00eddos e imprecis\u00f5es, o que compromete a qualidade do treinamento dos sistemas de intelig\u00eancia artificial. Em muitos casos, erros acontecem por classifica\u00e7\u00f5es incorretas feitas por pessoas sem especializa\u00e7\u00e3o ou sobrecarregadas, al\u00e9m de falhas oriundas de processos automatizados de coleta de dados. H\u00e1 ainda situa\u00e7\u00f5es em que at\u00e9 especialistas podem interpretar equivocadamente determinadas imagens.<\/p>\n<p>Para enfrentar esse desafio, a equipe da PUC-Rio desenvolveu uma abordagem baseada em t\u00e9cnicas de aprendizagem autossupervisionada. O m\u00e9todo permite que o sistema identifique padr\u00f5es diretamente nos dados, reduzindo a depend\u00eancia de r\u00f3tulos atribu\u00eddos manualmente.<\/p>\n<p>A tecnologia utiliza aprendizado contrastivo, t\u00e9cnica que ajuda a intelig\u00eancia artificial a reconhecer diferen\u00e7as e semelhan\u00e7as entre os dados analisados. Na pr\u00e1tica, isso permite identificar padr\u00f5es com maior precis\u00e3o, mesmo em cen\u00e1rios de incerteza.<\/p>\n<p>Os pesquisadores tamb\u00e9m incorporaram um sistema de pesos que avalia o grau de confiabilidade dos r\u00f3tulos utilizados nas an\u00e1lises. Assim, imagens consideradas menos confi\u00e1veis passam a ser tratadas com maior cautela pelo modelo.<\/p>\n<p>Durante os testes, a equipe utilizou um banco de dados j\u00e1 conhecido na \u00e1rea e registrou um aumento de 3% na precis\u00e3o geral do sistema. No caso espec\u00edfico das algas calc\u00e1rias, o ganho foi de 1,6%.<\/p>\n<p>Embora os n\u00fameros aparentem ser modestos, os pesquisadores destacam que o avan\u00e7o \u201cfaz uma grande diferen\u00e7a em aplica\u00e7\u00f5es ambientais, que requerem muita precis\u00e3o.\u201d<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong><em>(Com informa\u00e7\u00f5es de Olhar Digital)<\/em><\/strong><\/p>\n<p><strong><em>(Foto: Reprodu\u00e7\u00e3o\/Magnific\/Allexxandar)<\/em><\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ferramenta desenvolvida por engenheiros da PUC-Rio utiliza aprendizado autossupervisionado para melhorar a identifica\u00e7\u00e3o de ecossistemas sens\u00edveis<\/p>","protected":false},"author":16,"featured_media":18674,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[13],"class_list":["post-18672","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ti","tag-sindical"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.8 - 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