Modelagens de dados podem ser úteis em várias situaçõesA curadoria de dados será cada vez mais importante para lidar com as mudanças climáticas e melhorar as condições da ecosfera. Utilizando a IA (Inteligência Artificial) alguns projetos nesse sentido mostram exemplos de modelagens de dados que podem ser úteis em várias situações. Por exemplo, para as em nações africanas, entre elas o Mali, um dos mais ameaçados pelas alterações climáticas. Um projeto da Universidade de Stanford, de Palo Alto, na Califórnia (EUA), contempla a utilização de fluxos de dados relacionados à poluição das águas subterrâneas e às espécies ameaçadas de extinção. Mas ainda há muito para avançar.

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O norte-americano Dan Hammer, cientista chefe de dados do The Earth Genome e colaborador do Instituto Berkeley de Ciência de Dados, está desenvolvendo novas aplicações para promover uma melhor avaliação do fluxo de dados relativos a rios, montanhas e outros elementos do planeta. Em uma apresentação sobre os seus 15 anos de trabalho no segmento de machine learning para esses tipos de funções, ele falou sobre desafios e soluções.

“Sabemos que os cenários estão mudando, mas não temos certeza exatamente como essas mudanças vêm acorrendo”, disse ele, sugerindo que muitos dados estão “mascarados ou escondidos à vista de todos”. “Se tivéssemos uma compreensão mais profunda, poderíamos fazer perguntas melhores e diferentes.”

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Em muitos casos, disse ele, as informações estão disponíveis, mas não são acessíveis — estão enterradas nas enormes quantidades de dados que são trazidos pelos satélites no entorno da Terra. “A confusão está crescendo a cada dia”, afirma ele. Outra coisa que Hammer disse foi uma citação de outro especialista sobre o progresso da IA: “Todas as modelagens de dados estão erradas, mas algumas são úteis.”

Hammer também discorreu sobre o gás metano em confinamento de gado, que no termo técnico é denominado CAFOs (Operações de Alimentação Animal em Confinamento) — que está entre as mais mais complexas do sistema alimentar —, com emissão de grandes quantidades do poluente, o que é prejudicial ao meio ambiente.

O pesquisador também mostrou como a avaliação e o processamento corretos dos dados podem fornecer mais informações sobre, por exemplo, as Cafos — quantas existem, onde estão, como funcionam, o que produzem etc. Ele falou sobre o valor de usar “pontos de referência conceitualmente semelhantes” em vez de geografia.

“A tecnologia está chegando, quer gostemos ou não”, disse ele. “Estamos a uma distância impressionante de uma compreensão dinâmica do planeta Terra.”

Em relação ao rastreamento e a privacidade dos dados, Hammer afirma que está debruçado sobre o assunto. Para ele, grande parte do desafio é organizar as informações necessárias, sendo que alguns dos dados mais importantes não estão em forma de texto. Eles são obtidos por meio dos chamados “streamgages”, estações de medição de fluxo hídrico instaladas em lagos e rios, e utilizadas por cientistas ambientais para monitorar e testar corpos d’água, ou também em vídeos de imagens aéreas.

Com a IA, é possível automatizar esse tipo de pesquisa que, normalmente, levaria muito mais tempo para ser realizada por humanos. Tudo isso indica um futuro muito promissor. Portanto, é preciso continuar atento aos esforços e avanços que possibilitam a extração de dados via satélite em nome de causas úteis para toda a sociedade.

*John Werner é colaborador da Forbes EUA e sócio-diretor da Link Ventures, em Massachusetts. Foi chefe de inovação e novos empreendimentos no Camera Culture Group do MIT Media Lab. Trabalha em colaboração com professores do MIT, como Sandy Pentland, Ramesh Raskar e Daniela Rus. Foi cofundador do TEDxMIT.

O post Como a modelagem de IA ajuda a entender o que ocorre no campo apareceu primeiro em Forbes Brasil.