PUC-Rio cria inteligência artificial que prevê desmatamento na Amazônia com até 15 dias de antecedência

Uma parceria entre a PUC-Rio, o INPE, o Ibama e o Ministério do Meio Ambiente resultou no desenvolvimento de um sistema de Inteligência Artificial capaz de prever, com até 15 dias de antecedência, as áreas da Amazônia com maior risco de desmatamento.

Batizada de Deforestation Prediction System, a ferramenta já está integrada à Sala de Situação da Plataforma Terrabrasilis, mantida pelo INPE. Com investimento de R$ 2,5 milhões, o projeto foi coordenado pelo professor Raul Queiroz Feitosa, da PUC-Rio, e financiado pela Aliança para o Clima e Uso da Terra (CLUA).

“Os técnicos do Ibama não conseguem estar em todos os lugares. As ações de fiscalização são caras e envolvem deslocamentos complexos. Essa ferramenta aumenta a efetividade da fiscalização com predições em curto prazo, o que é o grande diferencial”, explicou Feitosa.

O sistema cruza dados de diversas fontes — como rede hidrográfica, presença de rodovias, áreas de preservação ambiental, terras indígenas e clima — para identificar padrões e gerar alertas. “Uma parte importante foi descobrir quais variáveis têm maior poder preditivo”, destacou o professor.

A tecnologia será apresentada oficialmente nos dias 30 e 31 de julho, durante um workshop em Manaus, com transmissão ao vivo no canal da PUC-Rio no YouTube. O evento terá participação de representantes dos 70 municípios prioritários na luta contra o desmatamento, dentro do programa federal União com Municípios (UcM) e do projeto Floresta+ Amazônia.

Segundo o professor, a ideia é expandir a tecnologia no futuro para outros biomas, como o Cerrado. “A expectativa é que o projeto tenha continuidade e possa ser aplicado em novas áreas”, afirmou.

A iniciativa também integra o metaprojeto Amazonizar, que reúne as ações da universidade voltadas para a sustentabilidade e os desafios climáticos.

A plataforma TerraBrasilis é um portal do INPE voltado para disseminar dados geográficos e ambientais gerados pelos sistemas de monitoramento da vegetação nativa, como o PRODES e o DETER.