A interpretação de dados do campo com ajuda da inteligência artificial apresenta um cenário de avanços e também de desafios.
A gestão cuidadosa dos dados é cada vez mais crucial para abordar questões relacionadas às mudanças climáticas e para aprimorar as condições da biosfera. A aplicação da Inteligência Artificial (IA) em projetos dessa natureza exemplifica a utilidade das modelagens de dados com ajuda da Inteligência Artificial em diversos contextos.
Modelagem de dados, o que é?
Refere-se ao processo de criar um modelo ou representação abstrata de um conjunto de dados. Isso geralmente envolve identificar padrões nos dados, selecionar quais variáveis são relevantes para o problema em questão e definir como essas variáveis interagem entre si.
A modelagem de dados pode incluir a criação de modelos estatísticos, modelos matemáticos, modelos de aprendizado de máquina (como redes neurais, árvores de decisão, etc.). Além disso, modelos conceituais que representam a estrutura dos dados.
O objetivo principal da modelagem de dados é criar representações que possam ser usadas para prever resultados futuros. Assim, isso ajuda produtores a tomar decisões informadas ou entender melhor um fenômeno.
Nesse sentido, para o agronegócio, a modelagem de dados do campo com ajuda de Inteligência Artificial visa economizar tempo. Além disso, é uma ferramenta poderosa para prover insights que às vezes passam despercebidos nas montanhas de dados.
Utilização em casos de impacto por mudanças climáticas
Por exemplo, iniciativas exploram o uso de fluxos de dados relacionados à contaminação de aquíferos e à preservação de espécies ameaçadas. Esse é o caso de um projeto desenvolvido pela Universidade de Stanford, sediada em Palo Alto, Califórnia (EUA). O projeto é aplicado em nações africanas como o Mali, que enfrentam sérias ameaças decorrentes das mudanças climáticas,. No entanto, ainda há um vasto campo a ser explorado.
Dan Hammer, cientista líder em dados do The Earth Genome e colaborador do Instituto Berkeley de Ciência de Dados, está empenhado no desenvolvimento de novas aplicações para uma análise mais precisa dos dados relativos a elementos como rios e montanhas.
O pesquisador fez uma apresentação sobre seus 15 anos de experiência na aplicação de machine learning (ML) para essas finalidades. Nela, ele abordou os desafios enfrentados e as soluções propostas.
Hammer destacou a incerteza quanto às mudanças nos cenários ambientais, ressaltando que muitos dados relevantes estão subutilizados ou ocultos. Ele sugeriu que uma compreensão mais aprofundada desses dados possibilitaria formular perguntas mais pertinentes e inovadoras.
Muitas vezes, embora as informações estejam disponíveis, elas não são facilmente acessíveis. Isso se dá pois ficam dispersas entre os vastos conjuntos de dados coletados por satélites em órbita terrestre. Hammer alertou para o aumento da complexidade desse cenário. Ele mencionou que todas as modelagens de dados estão sujeitas a imprecisões, mas algumas são valiosas.
Modelagem de dados por AI aplicada aos CAFOs
Um caso em que a interpretação de dados com ajuda da Inteligência Artificial são os CAFOs (Concentrated Animal Feeding Operation). Nesse sentido, Hammer discutiu a questão das emissões de metano provenientes de operações de alimentação animal em confinamento (CAFOs). O pesquisador também lembrou que são um dos componentes mais desafiadores do sistema alimentar, e seus impactos ambientais prejudiciais.
O cientista também demonstrou como uma avaliação e interpretação precisas dos dados com ajuda de Inteligência Artificial podem fornecer insights adicionais. Sobre os CAFOs, eles incluem sua distribuição geográfica e operações. Ele ressaltou a importância de usar abordagens conceituais similares em vez de se restringir à geografia.
Interpretação de dados com ajuda da Inteligência Artificial a serviço do Planeta Terra
Mais além, Hammer enfatizou que a tecnologia está avançando rapidamente e que estamos nos aproximando de uma compreensão mais dinâmica do planeta Terra, mesmo diante de desafios relacionados ao rastreamento e à privacidade dos dados. Ele destacou a necessidade de organizar as informações relevantes, muitas das quais não estão em formato de texto, como aquelas obtidas por meio de “streamgages” e imagens aéreas.
A aplicação da IA pode automatizar processos de pesquisa que, de outra forma, demandariam muito tempo dos seres humanos, indicando um futuro promissor. Portanto, é crucial manter o foco nos esforços e avanços que permitem a extração de dados via satélite em prol de causas benéficas para a sociedade como um todo.
Fonte: Forbes
