Há sete anos, quando a inteligência artificial ainda estava distante da realidade cotidiana, o Instituto Mamirauá, unidade de pesquisa vinculada ao Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), em parceria com Universidade Politécnica da Catalunha, da Espanha, iniciaram o projeto Providence com o objetivo de desenvolver uma tecnologia automatizada que pudesse monitorar em tempo real a biodiversidade da Amazônia.
Até o primeiro semestre de 2025, o monitoramento será expandido de modo a cobrir uma faixa que se inicia nas proximidades da Cordilheira dos Andes até manguezais na costa do Pará, na Foz do Rio Amazonas.
Nesta terceira fase do projeto, chamada de “dos Andes ao mar”, o Instituto Mamirauá pretende instalar cerca de cem módulos automatizados de monitoramento em 30 localidades com diferentes características do bioma amazônico e de cenários de conservação, incluindo ambientes urbanos e em estados de degradação.
“É uma solução tecnológica que tem capacidade de monitorar de modo automatizado o bioma”, afirma o diretor científico do Mamirauá, Emiliano Ramalho.
A tecnologia tem aplicabilidade para monitoramento de sistemas de conservação e gestão.
A primeira fase do projeto dedicou-se a desenvolver a tecnologia com a prova de conceito: um módulo resistente o suficiente para suportar todas as intempéries isolado no meio da maior floresta tropical do mundo ou em qualquer outro ambiente, e de fácil manutenção.
Há duas versões: aérea e aquática e ambas são compostas por uma câmera de alta resolução e um microfone embutido: “O microfone é muito amplo, vai de zero até mais de 100 KHz”.
Nos últimos quatro anos, na segunda fase do projeto, a tecnologia foi testada e aprimorada em campo em uma unidade de conservação.
O projeto-piloto instalou 20 módulos na Reserva Mamirauá, localizada na região do Médio Solimões. Os registros são transmitidos via satélite em diariamente para a base de dados localizada em Tefé, no Amazonas, na sede do Instituto.
A inteligência artificial é utilizada para o processamento dos dados de modo automatizado. O monitoramento acústico, por exemplo, realizado nos quatro anos com a gravação de sons de diferentes espécies, possibilitou o treinamento do algoritmo para identificar diferentes espécies de animais.
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