Aprende como a utilização da IA de visão para monitorizar as alterações climáticas pode acompanhar as mudanças ambientais e fornecer informações valiosas para respostas mais rápidas a eventos relacionados com o clima.
Feliz Dia da Terra! Todos os anos, a 22 de abril, pessoas de todo o mundo reservam um momento para celebrar o nosso planeta e pensar em como podemos cuidar melhor dele. Com a aceleração das alterações climáticas, o Dia da Terra é uma óptima oportunidade para explorar o que podemos fazer para ter um impacto positivo e criar um futuro mais sustentável.
Isto é especialmente importante se tivermos em conta que, em 2024, as temperaturas globais atingiram um nível recorde, o que levou a um degelo mais rápido e à subida do nível do mar. Estas alterações estão a afetar os ecossistemas em todo o mundo e estão a ocorrer rapidamente.
Os métodos tradicionais de monitorização do clima estão a ter dificuldades em acompanhar o ritmo e a escala necessários. É aqui que as tecnologias de IA, como a visão por computador, que analisa imagens e vídeos, podem fazer a diferença.
Por exemplo, modelos de visão por computador como o Ultralytics YOLO11 suportam tarefas como a deteção de objectos e a segmentação de instâncias, ajudando a seguir e a identificar alterações ambientais em tempo real com maior precisão e rapidez.
Neste artigo, vamos explorar a razão pela qual a utilização da IA de visão para monitorizar as alterações climáticas é tão importante e como está a transformar o processo. Toca a começar!
As condições na Terra estão em constante mudança. Mas nos últimos anos, o ritmo e a escala dessas mudanças tornaram-se mais difíceis de ignorar. A mudança dos padrões climáticos, o aumento das temperaturas e a alteração das paisagens estão a tornar-se mais evidentes, salientando a necessidade de melhores sistemas de monitorização e resposta.
Por exemplo, no sul do Brasil, em 2024, semanas de chuvas fortes inesperadas fizeram com que os níveis de água subissem perigosamente em várias regiões. No entanto, graças aos sistemas de monitorização precoce, as comunidades das áreas afectadas puderam preparar-se e reagir a tempo.
Eventos como este mostram como a informação atempada pode fazer toda a diferença. Apoia os alertas precoces, molda um melhor planeamento e reduz o risco de catástrofes naturais. Embora os métodos tradicionais, como os inquéritos no terreno ou os sensores isolados, possam fornecer informações úteis, muitas vezes não são suficientes.
É por isso que as abordagens mais avançadas estão a ganhar atenção. Ao utilizar tecnologias mais inteligentes para observar o planeta, podemos estar à frente da mudança e tomar decisões com base no que está a acontecer em tempo real.
A visão por computador está a desempenhar um papel cada vez mais importante na forma como monitorizamos as alterações ambientais. Com modelos de IA de visão como o YOLO11, é possível seguir as mudanças no ambiente de forma rápida, precisa e em grandes áreas.
Eis algumas das principais formas como a visão computacional está a ser utilizada para monitorizar as alterações climáticas:
Os modelos de IA de visão, como o YOLO11 , vão além do simples processamento de imagens; permitem tarefas especializadas de visão por computador, como o rastreio de objectos, a classificação de imagens e a estimativa de pose. Estas tarefas ajudam a identificar padrões, detetar anomalias e seguir as alterações ambientais com maior precisão.
Vamos explorar algumas das principais tarefas de visão computacional e a forma como contribuem para enfrentar as alterações climáticas.
A deteção de objectos é uma técnica de visão por computador que pode ser utilizada para identificar e localizar objectos específicos em imagens ou vídeos. Consegue detetar coisas como fogo, fumo, veículos, animais ou detritos, que podem indicar uma ameaça ou uma alteração ambiental.
Esta tecnologia é especialmente útil para sistemas de alerta precoce. Por exemplo, os incêndios florestais, que estão a tornar-se mais frequentes e generalizados devido a condições mais quentes e secas, podem ser detectados precocemente através de sinais como fumo ou chamas. A deteção de objectos ajuda os sistemas de IA a reconhecer rapidamente estes sinais, permitindo uma resposta mais rápida para minimizar os danos.
Ao detetar as ameaças com antecedência, as equipas de emergência têm mais tempo para agir, ajudando a proteger as florestas, as casas e a qualidade do ar.
Enquanto a deteção de objectos identifica objectos específicos numa imagem, a classificação de imagens atribui uma única etiqueta a uma imagem inteira com base na sua caraterística dominante, como "floresta", "neve", "água" ou "área urbana".
No que respeita à monitorização ambiental, a classificação de imagens é normalmente utilizada para a análise da utilização e da ocupação do solo. Este método ajuda a detetar alterações em grande escala no ambiente, como a desflorestação, a expansão urbana ou as alterações nas massas de água. Ao classificar grandes regiões de terra, a classificação de imagens fornece informações valiosas sobre mudanças e tendências ambientais a longo prazo.
Em situações como uma inundação inesperada causada pelas alterações climáticas, precisamos de saber exatamente onde é que a inundação está a ter impacto, que danos está a causar e o que está a ser afetado. É aí que a segmentação de instâncias se torna essencial.
Ao contrário da classificação de imagens, que rotula toda a imagem, a segmentação de instâncias funciona ao nível do pixel. Delineia caraterísticas individuais numa imagem, tais como estradas inundadas, veículos submersos ou linhas costeiras em movimento. A segmentação pode ajudar a recolher informações detalhadas que podem apoiar tanto as respostas rápidas de emergência como os planos de adaptação climática a longo prazo.
Agora que já discutimos a forma como as tarefas de visão computacional podem ser utilizadas, vamos explorar a forma como a visão computacional pode ser aplicada em projectos climáticos do mundo real, transformando os dados visuais em conhecimentos para uma ação mais rápida e inteligente.
Os investigadores estão a utilizar a visão por computador para monitorizar os glaciares e o impacto das alterações climáticas. Ao analisar imagens de satélite, os modelos de visão por computador podem identificar áreas de água e gelo, mapeando a forma e o tamanho dos lagos glaciares utilizando técnicas de deteção e segmentação de objectos.
Estes sistemas automatizados podem fornecer actualizações em tempo real sobre a forma como os glaciares estão a recuar e onde se estão a formar novos lagos. Estes dados ajudam as autoridades locais a melhorar os sistemas de alerta precoce para potenciais inundações, especialmente em regiões vulneráveis. Além disso, os conhecimentos adquiridos são cruciais para o planeamento a longo prazo da gestão da água e para enfrentar os desafios colocados pela subida do nível do mar.
As zonas costeiras de todo o mundo estão a assistir à subida do nível do mar e a tempestades mais frequentes, o que contribui para uma erosão mais rápida. Infelizmente, isto pode afetar casas, estradas e habitats naturais.
No entanto, os drones integrados com modelos de IA de visão podem ser utilizados para captar imagens de alta resolução das linhas costeiras ao longo do tempo. Estes modelos analisam as mudanças na linha costeira, comparando imagens tiradas em datas diferentes.
Os dados recolhidos fornecem informações valiosas aos governos locais, ajudando-os a identificar áreas de alto risco antes que ocorram mais danos. Apoia também os esforços de adaptação climática em grande escala, como o planeamento da construção de paredões ou a recuperação de zonas de proteção natural, como dunas e zonas húmidas.
Eis alguns dos principais benefícios que a Vision AI traz à monitorização ambiental e à resposta climática:
Embora estes benefícios realcem a forma como a IA de visão está a redefinir as aplicações climáticas, também é importante considerar os desafios que surgem com a utilização eficaz destes sistemas.
Seguem-se algumas das principais limitações da utilização da visão computacional na monitorização do clima:
O Dia da Terra é um excelente lembrete para refletir sobre a forma como o nosso planeta está a mudar e o que podemos fazer para o manter seguro. Com ferramentas como o Ultralytics YOLO11, as soluções de visão por computador ajudam-nos a acompanhar as mudanças ambientais e a tomar decisões informadas com base em dados em tempo real.
Por exemplo, os modelos de IA de visão podem analisar grandes quantidades de imagens, oferecendo informações sobre as mudanças que ocorrem nas florestas, oceanos e cidades. Ao tirar partido da visão por computador, podemos agir mais rapidamente e de forma mais eficaz para proteger o nosso planeta.
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