{"id":5093,"date":"2026-05-02T13:05:46","date_gmt":"2026-05-02T16:05:46","guid":{"rendered":"https:\/\/overticeportal.com.br\/?p=5093"},"modified":"2026-05-02T13:05:49","modified_gmt":"2026-05-02T16:05:49","slug":"sistema-brasileiro-usa-ia-para-proteger-ecossistemas-no-fundo-do-mar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/portalam9.com.br\/?p=5093","title":{"rendered":"Sistema brasileiro usa IA para proteger ecossistemas no fundo do mar"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Tempo de leitura: 5 minutos <\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em><strong>*O artigo foi escrito pelo professor de Engenharia El\u00e9trica da PUC-Rio e pelos pesquisadores de Intelig\u00eancia Computacional Aplicada da PUC-RIO, Manoela Kohlere Vitor Sousa,&nbsp;<\/strong><\/em><em><strong>e publicado na plataforma The Conversation Brasil.<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A explora\u00e7\u00e3o de petr\u00f3leo e g\u00e1s na\u00a0costa brasileira, especialmente na regi\u00e3o do pr\u00e9-sal, envolve riscos ambientais significativos.\u00a0A instala\u00e7\u00e3o de dutos e equipamentos no\u00a0fundo do mar\u00a0pode afetar ecossistemas sens\u00edveis. Uma das mais impactadas s\u00e3o as\u00a0algas calc\u00e1rias. O principal risco \u00e9 o dano f\u00edsico \u00e0 sua estrutura r\u00edgida. Essa carapa\u00e7a funciona como habitat de muitas esp\u00e9cies, al\u00e9m de atuar nos\u00a0<strong>processos qu\u00edmicos do oceano, como o armazenamento de carbono.<\/strong>\u00a0Por serem muito sens\u00edveis e impactarem diretamente o ecossistema marinho, funcionam como indicadoras ambientais.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Portanto, h\u00e1 regras que restringem atividades extrativas em&nbsp;<strong>\u00e1reas onde essas esp\u00e9cies est\u00e3o presentes, mas identificar isso n\u00e3o \u00e9 uma tarefa simples.<\/strong>&nbsp;Apesar de exuberantes, a profundidade do mar as torna pouco vis\u00edveis. \u00c9 preciso identificar esses locais para reduzir os impactos. Para melhorar esse monitoramento, nossa equipe do Departamento de Engenharia El\u00e9trica da PUC-Rio desenvolveu um modelo de Intelig\u00eancia Artificial.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Dificuldades de monitoramento<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hoje, esse acompanhamento \u00e9 feito com o aux\u00edlio de ve\u00edculos operados remotamente, que capturam imagens do\u00a0fundo do mar.\u00a0Essas imagens s\u00e3o analisadas com o apoio de modelos de aprendizado profundo,\u00a0para identificar esp\u00e9cies e mapear a distribui\u00e7\u00e3o das algas ao longo do tempo. Esses dados ajudam tanto a orientar decis\u00f5es sobre onde instalar novas infraestruturas, quanto a avaliar impactos ambientais posteriores.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Um dos principais desafios dessa tarefa \u00e9 que essas imagens s\u00e3o amostras muito ruidosas. Esse \u00e9 o termo que usamos quando h\u00e1 um grande risco de serem rotuladas incorretamente. Quando o conjunto de dados usados no treinamento da m\u00e1quina tem informa\u00e7\u00f5es com erros, isso compromete gravemente a robustez dos modelos de aprendizado profundo. Esse \u00e9 um desafio comum em dados do mundo real.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No caso das algas calc\u00e1rias, o ru\u00eddo surge principalmente de anota\u00e7\u00f5es feitas por n\u00e3o especialistas, ou at\u00e9 mesmo por especialistas sobrecarregados. Outras fontes comuns de ru\u00eddo incluem erros introduzidos por&nbsp;<strong>consultas automatizadas na web e rotulagem colaborativa.<\/strong>&nbsp;Mesmo especialistas podem produzir etiquetas incorretas quando confrontados com algumas tarefas de classifica\u00e7\u00e3o particularmente desafiadoras.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Abordagens anteriores contra ru\u00eddos<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uma das estrat\u00e9gias mais amplamente adotadas para lidar com esse problema \u00e9 a&nbsp;<a href=\"https:\/\/proceedings.neurips.cc\/paper_files\/paper\/2018\/file\/a19744e268754fb0148b017647355b7b-Paper.pdf\">Abordagem de Perda Pequena<\/a>. Ela assume que&nbsp;<strong>amostras rotuladas corretamente resultam em menores perdas de treinamento.<\/strong>&nbsp;J\u00e1 as amostras com maiores perdas s\u00e3o consideradas ruidosas e descartadas do processo de treinamento. Isso porque se sup\u00f5e que elas tenham maior probabilidade de serem rotuladas incorretamente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Recentemente, acrescentamos a Recupera\u00e7\u00e3o de Amostras Descartadas como um m\u00e9todo para aprimorar modelos baseados nessa abordagem. Essa estrutura visava recuperar amostras descartadas. Era atribu\u00eddo a elas r\u00f3tulos mais flex\u00edveis (pseudo-r\u00f3tulos), para facilitar que voltassem ao conjunto de treinamento. No mesmo trabalho, tamb\u00e9m propomos um modelo combinado com o paradigma de ensino colaborativo. Nele,&nbsp;duas redes trocam informa\u00e7\u00f5es para melhorar a robustez contra ru\u00eddo nos r\u00f3tulos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Embora esse tratamento tenha mostrado resultados promissores, ainda pressup\u00f5e que ao final se identifique corretamente as amostras ruidosas. No entanto, essa suposi\u00e7\u00e3o raramente \u00e9 atendida na pr\u00e1tica. Tanto a filtragem de ru\u00eddo quanto os est\u00e1gios de pseudo-rotulagem continuam suscet\u00edveis a erros. Afinal, \u00e9 um problema inerente a esse tipo de amostra.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Um novo modelo<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para melhorar a confiabilidade da an\u00e1lise, propusemos uma nova abordagem, publicada recentemente na revista&nbsp;<a href=\"https:\/\/link.springer.com\/article\/10.1007\/s44379-026-00060-4#Fig3\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Machine Learning for Computational Science and Engineering<\/a>, do grupo Springer Nature. Incorporamos t\u00e9cnicas de aprendizado auto-supervisionado, que permitem ao sistema aprender padr\u00f5es diretamente dos dados, sem depender exclusivamente de r\u00f3tulos humanos. Em particular, utilizamos o chamado aprendizado contrastivo, que ajuda a distinguir melhor semelhan\u00e7as e diferen\u00e7as entre imagens. Na pr\u00e1tica, isso torna o sistema mais capaz de reconhecer padr\u00f5es mesmo quando h\u00e1 incerteza nos dados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al\u00e9m disso, adicionamos<strong>&nbsp;um mecanismo que atribui pesos diferentes aos r\u00f3tulos, de acordo com o n\u00edvel de confian\u00e7a do modelo.<\/strong>&nbsp;Ent\u00e3o ele separa as imagens classificadas com mais facilidade, que tendem a estar corretamente rotuladas. J\u00e1 os exemplos com mais chance de erros s\u00e3o tratados com cautela.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Fizemos testes com bases de dados amplamente utilizadas na \u00e1rea. O modelo apresentou melhora de at\u00e9 3% em m\u00e9tricas de desempenho. No caso espec\u00edfico das algas calc\u00e1rias, alcan\u00e7amos um avan\u00e7o de 1,6%. O resultado pode parecer modesto, mas faz uma grande diferen\u00e7a em aplica\u00e7\u00f5es ambientais, que requer muita precis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">J\u00e1 em aplica\u00e7\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O novo modelo j\u00e1 foi incorporado ao monitoramento de \u00e1reas marinhas na costa brasileira,&nbsp;permitindo an\u00e1lises mais r\u00e1pidas e detalhadas.&nbsp;Ele facilita acompanhar com maior precis\u00e3o a evolu\u00e7\u00e3o desses ecossistemas e detectar sinais de degrada\u00e7\u00e3o ambiental.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No contexto acad\u00eamico, nosso estudo tamb\u00e9m refor\u00e7a que sistemas de intelig\u00eancia artificial s\u00e3o&nbsp;<strong>profundamente influenciados pela qualidade dos dados com que s\u00e3o treinados.<\/strong>&nbsp;Lidar com essas imperfei\u00e7\u00f5es continua sendo um dos grandes desafios atuais da \u00e1rea, especialmente em contextos do mundo real.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O desenvolvimento constante de novos m\u00e9todos, cada vez mais robustos, capazes de aprender mesmo em condi\u00e7\u00f5es adversas, \u00e9 muito importante para ampliar o uso dessas tecnologias. Modelos menos sens\u00edveis a erros de rotulagem e \u00e0 necessidade de ajustes finos podem facilitar sua ado\u00e7\u00e3o em diferentes contextos.&nbsp;<strong>Da sa\u00fade \u00e0 agricultura, os grandes volumes de dados s\u00e3o frequentemente coletados em condi\u00e7\u00f5es imperfeitas.<\/strong>&nbsp;Ao aprimorar a forma como interpretamos dados complexos e incompletos, pretendemos abrir caminho para novas aplica\u00e7\u00f5es da intelig\u00eancia artificial. Inclusive em ambientes onde observar diretamente ainda \u00e9 um desafio, como o fundo do mar.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Foto: Wikimedia, CC BY \u2013 The Conversation<\/em> <strong>\/ <\/strong><em>Fonte: Metr\u00f3poles<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tempo de leitura: 5 minutos *O artigo foi escrito pelo professor de Engenharia El\u00e9trica da<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":5094,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[34],"tags":[39],"class_list":["post-5093","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-brasil","tag-destaque"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Sistema brasileiro usa IA para proteger ecossistemas no fundo do mar - Portal Amazonas 9<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/portalam9.com.br\/?p=5093\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Sistema brasileiro usa IA para proteger ecossistemas no fundo do mar - 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