Universidade Federal de Sergipe
IA aplicada a Ecologia e Meio
Ambiente
Damião Cunha
Jose Carlos Borges
Lucas Fernandes de Almeida
Wenderson Campos
Agenda
• Introdução
• Modelagem da distribuição potencial de espécies
• Monitoramento da qualidade da água
• Prevenção de incêndios florestais
Introdução
• A visão é um dos mais poderosos e complicados
sentidos que possuímos e é através dela que obtemos
posições e propriedades de objetos.
• Visão computacional na preservação do meio ambiente
onde cientistas planejam a construção de dezenas de
robôs (três modelos distintos).
• Sensoriamento
biotecnologia.
remoto,
bioquímica,
nano
e
Introdução (Exemplo)
• Robô Ambiental Híbrido (AmazonBots).
• Desenvolvido pelo Laboratório de
Tecnologia Submarina da Petrobras.
Robótica
de
• Tem como missão detectar quaisquer anomalias
ambientais, especialmente aquelas provocadas por
vazamentos de gás e óleo.
Modelagem da Distribuição Potencial de Espécies
• Desaparecimento completo de uma espécie animal ou
vegetal por falta de adaptação às mudanças ambientais.
Essas alterações podem ser causadas por processos
naturais ou interferência humana.
• A geração de modelos de previsão é de extrema
importância para diversas áreas que estudam ou
utilizam-se da biodiversidade e do meio-ambiente.
Modelagem da Distribuição Potencial de Espécies
• Um dos algoritmos utilizados é o GARP que tem como
objetivo ser um método genérico e com desempenho
confiável para analisar todos os dados e relacionamentos
potenciais de espécies com o meio-ambiente.
• Na Amazônia paraense, ecólogos e sistematas aplicam
técnicas de modelagem ambiental para identificar e
mapear a ocorrência dos nichos ecológicos de espécies
ameaçadas no Projeto “Espécies Ameaçadas e Áreas
Críticas para a Biodiversidade no Estado do Pará”
Monitoramento da Qualidade da Água
• A avaliação da qualidade da água de rios nos países em
desenvolvimento tem se tornado um problema nos
últimos anos, especialmente devido à escassez
progressiva deste recurso (Ongley, 1998).
• Algumas metodologias de integração da Inteligência
Artificial na modelagem de qualidade da água
emergiram (Chau, 2006). Através da lógica nebulosa,
estas metodologias vêm sendo utilizadas no
gerenciamento ambiental (Silvert, 1997, 2000).
Monitoramento da Qualidade da Água
• As metodologias para integrar variáveis de qualidade de
água em índices específicos, estão sendo cada vez mais
requisitadas no cenário nacional e internacional.
• E novos estudos estão criando um novo Índice de
Qualidade das Águas através de uma interface da
Inteligência Artificial, baseada na Lógica Nebulosa e as
ferramentas de Inferência Nebulosa, denominado
Índice Nebuloso de Qualidade de Águas (INQA).
Prevenção de Incêndios Florestais
• Os incêndios florestais são atualmente uma séria
ameaça sob diversas perspectivas, entre as quais se
pode mencionar a conservação da natureza.
• Conhecer a dinâmica do fogo, suas causas e fatores
condicionantes é importante para tomar decisões que
os evitem.
• Utilizando Redes Neurais Artificiais para gerar resultados
para sem comparados.
Prevenção de Incêndios Florestais
• Tem com objetivo
– Determinação da influência de cada um dos fatores
no comportamento do fogo;
– Classificação, com Redes Neurais Artificiais, da
extensão geográfica objeto de análise;
- Determinação de fatores relevantes na ocorrência e
dinâmica do fogo
REFERÊNCIAS
• http://www.noticiasdaamazonia.com.br/5377-modelagem-ambiental-refinainformacoes-das-especies-ameacadas-de-extincao-no-para/
• http://www.floresta.ufpr.br/firelab/artigos/artigo108.pdf
• http://www.lucaspersona.com.br/files/Iniciacao_Cientifica_EEP.pdf