PUC-Rio, em parceria com INPE, Ibama e Ministério do Meio Ambiente, desenvolve modelo de IA que prevê áreas com alto risco de desmatamento na Amazônia

Projeto oferece predições em um prazo de até 15 dias, orientando o trabalho de fiscalização do Governo Federal e dos municípios da Amazônia

A Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) coordenou o desenvolvimento de um modelo de Inteligência Artificial (IA), o “Deforestation Prediction System”, para previsão de áreas com maior probabilidade de serem desmatadas no curto prazo, em até 15 dias. Com investimento de R$ 2,5 milhões, a ferramenta já foi implementada na chamada “Sala de Situação” da Plataforma Terrabrasilis (Link), do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).
O projeto foi coordenado pelo professor Raul Queiroz Feitosa, da PUC-RIO, em parceria com o Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis (Ibama), Ministério do Meio Ambiente e Mudança do Clima (MMA), e com o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). O financiamento é da Aliança para o Clima e Uso da Terra (CLUA), uma colaboração de fundações que tem como objetivo apoiar as florestas tropicais do mundo.
A plataforma será apresentada nos próximos dias 30 e 31 de julho, durante um workshop em Manaus, com transmissão ao vivo pelo canal oficial da PUC-Rio no YouTube a partir das 10 horas. O evento será realizado em parceria com o Programa União com Municípios pela Redução do Desmatamento e Incêndios Florestais – UcM, e o projeto Floresta+ Amazônia, coordenado pelo Ministério do Meio Ambiente, e contará com a participação de representantes dos 70 municípios prioritários para ações de prevenção e controle do desmatamento da Amazônia legal que aderiram ao programa UcM.
“Estes resultados são muito importantes para o Ibama, porque os técnicos não podem visitar todos os lugares da Amazônia, é necessário priorizar. As ações de fiscalização são caras, envolvem deslocamentos por longas distâncias, áreas difíceis de acessar. O sistema aumenta a efetividade e tem um prazo muito curto de predição, que é o grande diferencial em relação aos modelos anteriores” explicou o professor Feitosa.
Para chegar a este modelo, a equipe da PUC-Rio testou quatro abordagens baseadas em inteligência artificial que analisam um grande volume de dados, a fim de encontrar padrões que se observam na iminência de novas ações de desmatamento.
Esses dados, chamados variáveis preditoras, como a rede hídrica, rodovias, áreas de preservação ambiental, terras indígenas, dados climatológicos entre outros, fornecem a base para as predições. “Uma parte importante deste projeto foi identificar as variáveis que têm maior poder preditivo.”, destacou.
Segundo o professor, a relação espacial também é importante, porque as situações tendem a se repetir não muito distantes de onde aconteceram no passado. “Há grandes áreas que ainda estão praticamente intocadas, e a chance de ocorrer um desmatamento é muito menor. O modelo de IA olha para os dados de desmatamento pretéritos mapeados por projetos do INPE, identifica padrões e, com esta base, faz suas previsões”, explica. Dados do INPE também foram utilizados para validar o modelo de risco.
O programa tem sinergia com o metaprojeto Amazonizar, uma iniciativa da PUC-Rio que engloba todas as pesquisas e projetos realizados pela universidade voltados para os desafios climáticos e para a sustentabilidade.
“A nossa expectativa é de que o projeto tenha uma sequência para que possamos estendê-lo para outros biomas do Brasil, como o Cerrado, por exemplo”, concluiu o professor.
O TerraBrasilis é uma plataforma web desenvolvida pelo INPE para acesso, consulta, análise e disseminação de dados geográficos gerados pelos projetos de monitoramento da vegetação nativa do instituto como o PRODES e o DETER.
SERVIÇO
Workshop de apresentação do “Deforestation Prediction System”

Datas: 30 e 31 de julho de 2025
Horário: 10h (Horário de Brasília)

Links para transmissão ao vivo:

Dia 30: Link

Dia 31: Link