Projetos relacionados à agricultura:
1. Sistema de alerta precoce nutricional (NOTÍCIAS)
Desenvolvido pela Dra. Mercy Lung’aho, nutricionista e pesquisadora científica, e pelo Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), o objetivo deste modelo é prever e prevenir crises nutricionais antes que elas ocorram no Subsaara.
Como funciona a NOTÍCIA?
O modelo agrega e analisa imagens e dados coletados por satélites sobre precipitação, temperatura, saúde da vegetação…ajudando assim a prever o valor nutricional das culturas.
Desde a década de 1970, as crises alimentares atingiram duramente a África Subsariana, com episódios de fome extrema e fome que também exigem respostas internacionais complexas e dispendiosas. Nas crianças menores de 5 anos, que mais sofrem junto com as mulheres, a principal consequência desta desnutrição é nanismo. A UNICEF estimou que entre 2000 e 2017, o número de pessoas afetadas totalizaram 151 milhões.
É por isso que iniciativas como o NEWS estão a abordar a questão da desnutrição crónica. com a ajuda da Inteligência Artificial. Está em fase inicial e será construído no Microsoft Azure graças a uma bolsa do programa IA da Microsoft para a Terra. É um projeto de 5 anos que irá atuar nesta fase inicial em nove países considerados de maior vulnerabilidade, expandindo-se posteriormente para os restantes países.
Graças ao NEWS, será melhorado a probabilidade de prever com eficiência prognósticos de crescimento da colheita ou problemas de qualidade, ajudando assim os governos e as instituições a agirem rapidamente e a oferecerem uma solução alternativa específica a tempo, para aliviar os efeitos e garantir que o impacto seja o menor possível na população. Além disso, pode ser realizado um estudo com os dados e conclusões obtidos, para melhor definir o problema que existe em África com a desnutrição e diagnosticar as suas principais causas.
2. Agricultura vertical
De acordo com a Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura, alguns 800 milhões de pessoas sofrem de fome hoje. É por causa deste tipo de situações que empresas como a AdaViv estão a desenvolver sistemas que melhoram estes números e estabeleceram como objectivo aumentar a produção de alimentos e distribuí-los de forma mais adequada.
Especificamente, eles estão desenvolvendo um sistema de cultivo interno, que utiliza sensores e aprendizado de máquina para monitorizar o crescimento das plantações, prever rendimentos, detectar doenças e pragas e compreender como os nutrientes, o ambiente e a luz estão a afectar o crescimento.
Que meio eles usam?
Agricultura vertical. As cidades também podem obter benefícios com isso, como ter produtos locais de qualidade, reciclagem de nutrientes, regularização do clima local, polinização,…
O problema disto é que enquanto na agricultura industrial estes dados poderiam ser recolhidos com drones, na agricultura vertical, devido a limitações de espaço, são necessários sensores individuais específicos, que são caros. Para combater esses custos, AdaViv está desenvolvendo uma matriz sensorial implementada em um pequeno sensor que se move pela estufa para capturar as características visível e invisível da planta. Eles, portanto, usam sensores padrão embalados em um único invólucro móvel que executa a mesma função que vários sensores individuais e caros.
Fonte: AdaViv
Os dados recolhidos pelo seu sensor, juntamente com dados ambientais como níveis de humidade, temperatura,… permitem modelos preditivos no Azure para monitorizar o crescimento das plantas, prever rendimentos e detetar doenças. Com base nos resultados, seriam apresentadas recomendações personalizadas para amenizar os problemas.
Projetos relacionados às mudanças climáticas:
1. Um modelo capaz de classificar espécies de árvores individuais
Os professores Tian Zheng e María Uriarte da Universidade de Columbia e membros do Instituto de Ciência de Dados na Columbia, estão trabalhando para entender como As tempestades afectam a capacidade de uma floresta armazenar carbono e, assim, ajudar a mitigar as alterações climáticas.
Todos os anos o Florestas ao redor do mundo removem até 2,8 trilhões de toneladas de carbono da atmosfera. No entanto, fortes tempestades, como furacões, podem afetar a sua capacidade de absorção. Isso ocorre porque as árvores podem ser derrubadas durante a tempestade, decompondo-se e devolvendo a maior parte do carbono à atmosfera. As novas árvores que aí crescerão mais tarde e que podem ser de espécies diferentes, eles fazem isso mais rápido e podem compensar a situação. O problema surge quando, devido às alterações climáticas, grandes tempestades ocorrerão com mais frequência e voracidade do que o habitual, dificultando a possibilidade de substituição de árvores.
Qual foi a solução?
É por isso que Tian Zheng e María Uriarte estão usando a bolsa AI for Earth para aplicar aprendizado de máquina focado em compreender e estudar os efeitos das tempestades nas florestas de Porto Rico e ser capaz de fornecer uma solução alternativa. Especificamente, eles estão usando observações terrestres de parcelas florestais para criar um modelo capaz de classificar espécies de árvores individuais através de imagens aéreas de alta resolução e dados de sensoriamento remoto. Desta forma você pode estudar a evolução das florestas vendo os tempos de substituição, os danos totais causados, a capacidade das florestas de armazenar carbono,… e ajudar a mitigar as alterações climáticas tomar medidas em áreas onde necessário.
Ao final do estudo, os especialistas poderão responder perguntas como:
- Como as características da paisagem (topografia, aspecto, geologia, fragmentação, idade da floresta,…) influenciam os danos causados pelo vento e a perda de biomassa após um furacão severo?
- Qual deve ser o nível de um furacão para causar danos tão profundos que alterem a composição das florestas?
- Como a heterogeneidade da paisagem influencia a recuperação das espécies?
2. Limpeza do oceano
Vamos agora ao mar conhecer outro projeto que vai nesta linha e que é muito interessante.
Milhões de toneladas de plástico chegam aos oceanos todos os anos., a maior parte proveniente dos rios e outros, da atividade pesqueira em alto mar, entre outros. Todo esse lixo fica preso num vórtice de correntes circulares que, se nenhuma ação for tomada, Este plástico afetará cada vez mais os nossos ecossistemas, a economia e a saúde.
A Ocean Cleanup é uma organização sem fins lucrativos cujo único objetivo é desenvolver tecnologias que ajudem a eliminar o plástico dos oceanos. Para isso, combinam o fechamento das fontes de poluição (por exemplo, atuando nos rios para que não chegue ao oceano) e a eliminação do plástico que já está no mar.
Eles já conseguiram chegar a uma área específica dessas “manchas oceânicas” do Pacífico entre o Havaí e a Califórnia, onde se acumulam 100.000.000kg do plástico e tem como missão eliminar 90% do plástico flutuante até 2040. No mundo há um total de 5 “manchas oceânicas” ou pontos onde o lixo se acumula e se movimenta de forma circular até que o lixo se desintegre em pedaços cada vez menores, servindo de alimento para a vida marinha e sendo mais difícil de limpar.
Qual é a mecânica de coleta?
Eles acreditam linhas costeiras artificiais com uma barreira em forma de U para concentrar e reter plástico. As correntes que circulam por essas “manchas de lixo” movimentam o lixo de um lugar para outro, gerando pontos quentes naturais com maiores concentrações de plástico, que modelos de computador são capazes de detectar por meio de imagens, para ali colocar sistemas de limpeza.
Fonte: Limpeza do Oceano
As etapas, portanto, são as seguintes:
Fonte: Limpeza do Oceano
Se os resíduos fossem recolhidos manualmente, o trabalho seria muito caro, levaria muito tempo e também produziria novas emissões de carbono. Portanto, quem gere essas barreiras que prendem os plásticos? Sistemas passivos flutuantes movidos a energia solar projetados com suporte de IA e aprendizado de máquina que se coloca autonomamente na posição indicada pelo modelo e recolhe o plástico da superfície da água. Além disso, são equipados com sensores que coletam dados sobre ventos e correntes.
Fonte: Limpeza do Oceano
Conclusões
Estes tipos de projetos trazem à mesa problemas dos quais não estamos tão conscientes ou que nem acreditamos que possa nos afetar no curto ou médio prazo No entanto, o último é verdade? Não são problemas que podemos sofrer em um curto espaço de tempo?
De acordo com as previsões, a produção de alimentos deve aumentar em pelo menos 60% na próxima 35 anos para poder suprir as demandas nutricionais da população e ser capaz de fornecer alimentos de qualidade. Com um futuro com elevado crescimento populacional e tendo em conta que entre 20% e 40% da produção mundial é perdida todos os anos devido a pragas e doenças, a pesquisa de sistemas que ajudem a resolver essas situações é altamente valorizada.
Pensando nas instituições internacionais
Segundo instituições como a ONU ou o Greenpece, 300 milhões de toneladas de resíduos plásticos são produzidos a cada ano (equivalente ao peso de toda a população humana) e estima-se que existam entre 5 e 50 bilhões de microplásticos em alto mar. Todos os anos, cerca 13 milhões de toneladas de plástico (80% provêm de terra e 20% de fontes marinhas como redes, artes, … de barcos de pesca). A presença de plásticos nos oceanos, causa a morte de cerca de 100.000 espécies marinhas todos os anos.
Esta última Já está nos afetando em nossas vidas diárias, uma vez que o consumo da vida marinha traz consigo, portantoele consumo de microplásticos que podem gerar distúrbios alimentares, alterações no metabolismo energético, alterações na fisiologia hepática,… Além de infiltrar nossa cadeia alimentarresíduos de plástico também sufocar nossos cursos de água, poluir nossos oceanos e eles matam a vida selvagem.
Tornamo-nos conscientes a partir de hoje?
