INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL COMO FERRAMENTA DE APOIO A ANÁLISE DE DADOS PARA AVALIAÇÃO DE ÁREAS AMBIENTALMENTE FRÁGEIS NO MUNICÍPIO DE TERESÓPOLIS, RIO DE JANEIRO



Atila Barros¹
Fabio Patron²
Maria Luiza Rocha³
Caio Atila da Cruz⁴


RESUMO
A Inteligência Artificial (IA) emerge como uma aliada na análise de dados para a avaliação de áreas ambientalmente frágeis. Em um cenário onde a preservação ambiental é decisiva, a aplicação de tecnologias digitais pode fornecer resultados valiosos para a tomada de decisões sustentáveis. Uma abordagem proativa pode permitir que as autoridades responsáveis desenvolvam estratégias de preservação e intervenções precisas para minimizar impactos. Este artigo explora a aplicação da Inteligência Artificial (IA) como um instrumento de apoio a análise de dados para a avaliação de áreas ambientalmente frágeis no município de Teresópolis, estado do Rio de Janeiro.
Palavras-chave: Intervenções. Inteligência Artificial. Preservação ambiental

ABSTRACT
Artificial Intelligence (AI) emerges as an ally in data analysis for the assessment of environmentally fragile areas. In a scenario where environmental preservation is decisive, the application of digital technologies can provide valuable results for making sustainable decisions. A proactive approach can allow responsible authorities to develop conservation strategies and precise interventions to minimize impacts. This article explores the application of Artificial Intelligence (AI) as an instrument to support data analysis for the assessment of environmentally fragile areas in the municipality of Teresópolis, state of Rio de Janeiro.
Keywords: Interventions. Artificial intelligence. Environmental preservation

1. INTRODUÇÃO

A Inteligência Artificial (IA) emerge como uma importante aliada na análise de dados para a avaliação de áreas ambientalmente frágeis no município de Teresópolis, no Rio de Janeiro. Em um cenário onde a preservação ambiental é crucial, a aplicação de tecnologias avançadas pode fornecer insights valiosos para a tomada de decisões sustentáveis.

A coleta e interpretação de dados relacionados ao meio ambiente muitas vezes são desafios difíceis, dada a extensão geográfica e a diversidade dos ecossistemas. Nesse conjunto, a Inteligência Artificial se destaca ao processar grandes volumes de informações de forma rápida e precisa, identificando padrões e correlações que fugiriam à análise convencional. Algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning) podem ser habilitados para reconhecer indicadores ambientais específicos, como desmatamento, erosão do solo, qualidade da água e alterações climáticas. Essa capacidade de análise automatizada permite uma monitorização contínua e em tempo real, proporcionando uma visão compreensiva do estado ambiental do município.

Ao utilizar imagens de satélite, sensores e dados históricos, a IA pode mapear áreas sensíveis e identificar potenciais riscos ambientais. Essa abordagem proativa permite o desenvolvimento de estratégias de preservação e intervenções precisas para diminuir impactos. Além do mais, a Inteligência Artificial não apenas agrega eficiência à análise de dados, mas também contribui para a previsão de tendências futuras. Modelos preditivos baseados em IA podem simular diferentes cenários ambientais, auxiliando na formulação de políticas preventivas e adaptativas.

No caso específico do município de Teresópolis, a implementação da Inteligência Artificial como ferramenta de apoio à análise de dados ambientais pode fortalecer a capacidade de resposta a desafios ecológicos. A sinergia entre a expertise humana e a precisão algorítmica da IA promove uma abordagem extensiva e eficaz na gestão ambiental, promovendo a sustentabilidade e a preservação a longo prazo. Em síntese, a Inteligência Artificial se apresenta como uma peça-chave na busca por soluções inovadoras e eficientes na avaliação de áreas ambientalmente frágeis.

2. PAPEL DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA GESTÃO AMBIENTAL

A gestão ambiental enfrenta desafios cada vez mais complexos e globais, exigindo abordagens inovadoras para garantir a preservação dos ecossistemas e o desenvolvimento sustentável. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) emerge como uma ferramenta auxiliadora, desempenhando um papel significativo na otimização de processos, tomada de decisões informadas e na abordagem proativa de questões ambientais.

A coleta e análise de dados são componentes essenciais para compreender a dinâmica dos ecossistemas e identificar padrões que possam indicar mudanças significativas. A IA, com sua capacidade de processar grandes volumes de dados de maneira rápida e eficiente, possibilita uma avaliação abrangente e em tempo real do estado ambiental. Isso inclui monitoramento de áreas de conservação, identificação de padrões climáticos, detecção de desmatamento e análise da qualidade da água, entre outros aspectos relevantes.

Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser treinados para reconhecer padrões complexos e prever tendências ambientais, permitindo uma tomada de decisão mais proativa. Isso é especialmente relevante em situações de risco, como eventos climáticos extremos, onde a antecipação de impactos potenciais possibilita a implementação de medidas preventivas e a mitigação de danos. A IA também desempenha um papel fundamental na gestão de resíduos, otimizando a coleta e promovendo a reciclagem. Sistemas inteligentes podem analisar padrões de produção de resíduos, sugerir estratégias de reciclagem e monitorar o fluxo de resíduos ao longo do tempo.

Outro aspecto importante é a modelagem preditiva, que utiliza algoritmos para simular diferentes cenários e prever os impactos de ações específicas no meio ambiente. Isso permite que os gestores ambientais avaliem o resultado potencial de políticas e intervenções antes de sua implementação, garantindo uma abordagem mais informada e eficaz.

Apesar de todos esses benefícios, é importante reconhecer que a implementação da IA na gestão ambiental não está isenta de provocações e desafios. Questões éticas, transparência nos algoritmos e inclusão de comunidades locais são aspectos que requerem atenção cuidadosa para garantir uma abordagem equitativa e justa. Em síntese, a Inteligência Artificial pode desempenhar um papel eficiente na gestão ambiental se aplicada e desenvolvida com responsabilidade. Sendo utilizada de maneira ética e responsável, pode oferecer inúmeras ferramentas de suporte para enfrentar os desafios ambientais contemporâneos.

3. DESAFIOS AMBIENTAIS NO MUNICÍPIO DE TERESÓPOLIS

Situada na região serrana do estado, Teresópolis possui raízes profundas na agricultura e pecuária. A produção de laticínios, frutas, verduras e flores tem contribuído substancialmente para o abastecimento de alimentos não apenas da região, mas também em outras partes do estado (EMBRAPA, 2023).

Fazendo fronteira geográfica com outros municípios da região serrana do estado, estão os municípios de Petrópolis, São José do Vale do Rio Preto, Sumidouro, Nova Friburgo, Cachoeiras de Macacu e Guapimirim também caracterizados por sua importância agrícola para o estado do Rio de Janeiro, está o município de Teresópolis, cravado nas montanhas da Serra do Mar, fazendo parte do Parque Nacional da Serra dos Órgãos⁵.

Segundo IBGE (2022) O município de Teresópolis está situado no interior do estado do Rio de Janeiro, Região Sudeste do país. Sua população estimada em 2022 é de 165.123 habitantes. Localizado na Serra Fluminense, pertence à Região Geográfica Intermediária de Petrópolis, e está distante a cerca de 94,3 km a norte da capital do estado. Ocupa uma área de pouco mais de 770 km², sendo aproximadamente 64 km² em área urbana.

O município de Teresópolis faz parte do cinturão verde do estado do Rio de Janeiro, sendo responsável pela produção de grande parte dos hortigranjeiros consumidos no estado, atraindo turistas, que visitam as áreas de produção geralmente a partir do mês de outubro. O município é reconhecido também por ser o maior produtor de tangerina no estado, com área cultivada de 456 hectares e produtividade média de 20 toneladas por hectare, centralizados nas localidades de Vale do Cuiabá e Brejal (EMATER-RIO 2020).

No ano de 2021, o município recebeu o título de Capital Estadual da Agricultura Familiar. Dados oficiais coletados pelo Projeto Proteger Teresópolis Rural (2021) evidenciaram o município como o maior produtor de hortaliças no estado do Rio de Janeiro (EMATER-RIO 2017). Em 2018, foi indicado como o 2º maior PIB da Região Serrana e o 1º colocado no PIB do setor agropecuário (Observatório do Trabalho-RJ 2021- Teresópolis). São 3.492 estabelecimentos entre lavouras permanentes e temporárias e a produção de flores, com 8.094 pessoas lotadas e 4.879 produtores rurais, com uma produção de 160.707 toneladas/ano e faturamento superior a R$ 178,5 milhões de reais (EMATER-RIO, 2020).

Com uma população urbana de 145.473 (88,81%) e população rural 18.332 (11,18%) segundo IBGE (2022), o município é constituído por 3 distritos: Teresópolis, Nhungaçu (ex-Sebastiana) e Paquequer-Pequeno. Sedo a maior parte de sua população concentrada no distrito administrativo, Teresópolis.

O município ocupa uma área de pouco mais de 770 km², sendo aproximadamente 64 km² em área urbana, o que coloca somente 8,31% da área total no perímetro urbana e mais de 91,69% de áreas rurais, divididas entre montanhas, florestas de mata atlântica e propriedades rurais.

Em janeiro de 2011 a cidade com Capital Estadual da Agricultura Familiar foi severamente afetada por fortes chuvas, resultando em deslizamentos de terra e enchentes que causaram grande devastação e danos irreparáveis. A tragédia resultou em perda de vidas, deslocamento de comunidades e danos generalizados à infraestrutura.

O desastre de 2011 destacou a vulnerabilidade da região a eventos climáticos extremos e ressaltou a importância de medidas preventivas e de gestão de riscos. Desde então, houve esforços contínuos para melhorar a infraestrutura, implementar sistemas de alerta precoce e adotar práticas de desenvolvimento mais sustentáveis.

O desastre natural ocorrido na região serrana do Rio de Janeiro, nos dias 11 e 12 de janeiro de 2011, quando fortes chuvas provocaram enchentes e deslizamentos em sete municípios, foi considerado a maior catástrofe climática e geotécnica do país. Classificado pela ONU como o 8º maior deslizamento ocorrido no mundo nos últimos 100 anos, o desastre foi comparado, por sua dimensão e danos, a outras grandes catástrofes, como a que devastou a região de Blumenau-Itajaí, em Santa Catarina, em 2008, e a provocada pelo furacão Katrina, que destruiu a cidade de Nova Orleans, nos Estados Unidos, em 2005 (Marques, 2021).

Apesar de habituar-se anualmente com enchentes e alguns deslizamentos, a região não havia até então convivido uma situação dessa gravidade: bairros inteiros foram soterrados em questão de segundos. Decretada emergência e de calamidade pública, formou-se uma grande rede de apoio, integrada por órgãos públicos locais, estaduais e federais, organizações privadas e voluntários. Não obstante esse esforço, as perdas foram colossais: mais de 900 mortos, cerca de 350 desaparecidos e milhares de desabrigados, além de graves danos à infraestrutura, à economia e à geografia da região afetada (Ottero, 2018).

Existem alguns pontos em comum com relação à concepção de desastres, são estes que rejeitam a natureza social dos desastres (Oliver-Smith, 1998):

[...] potencialmente destrutivo do ambiente natural, modificado e/ou construído e uma população em uma condição de produção social e economicamente de vulnerabilidade, resultando em uma desruptura percebida de satisfações habituais relativas das necessidades individual e social para a sobrevivência física, ordem social e significado/sentido (Oliver-Smith., 1998, p.186, tradução nossa).

Para Oliver-Smith (1998), a denominação catástrofe natural não deve ser só atrelada as mudanças repentinas do clima ou super fenômenos climáticos, a catástrofe envolve vidas, comunidades, gerações inteiras que são apagadas. Não se trata só de uma questão ambiental, mas social, hora apagada das pesquisas pela falta de dados de quem vive nos espaços afetados.

De acordo com a descrição de especialistas, chuvas intensas, com duração de 32 horas, provocaram enchentes dos rios, formando ondas que arrastaram pedras e casas. Deslizamentos de terra dos morros atingiram tanto áreas ocupadas quanto regiões pouco habitadas. A chuva arrancou árvores seculares e movimentou pedras, que, ao caírem em rios pequenos, criaram barragens. Essas barragens se romperam, formando ondas de lama, o que explica a força com que empurrou os obstáculos (Viana, 2020).

Segundo o Inpe, desde julho de 2010, a região serrana vinha sendo acertada por chuvas constantes, acima da média. A existência de um plano de contingência bem estruturado, alertando a população e incluindo rotas de fuga para locais de abrigo, poderia ter impedido a tragédia.

3.1 DESMATAMENTO E PERDA DE BIODIVERSIDADE

Teresópolis, assim como muitas regiões tropicais, enfrenta pressões relacionadas ao desmatamento. A expansão urbana, agricultura e atividades madeireiras contribuem para a perda de habitats naturais e, consequentemente, para a diminuição da biodiversidade. A preservação de áreas verdes e a implementação de práticas sustentáveis tornam-se cruciais para mitigar esse desafio. A topografia acidentada de Teresópolis torna a região propensa à erosão do solo, especialmente em áreas mais inclinadas. O desmatamento exacerbado pode aumentar a vulnerabilidade do solo à erosão, resultando em impactos negativos na qualidade da água e na estabilidade de encostas. Estratégias de reflorestamento e práticas de conservação do solo são fundamentais para combater esse desafio (Busch, 2011).

A região está sujeita a eventos climáticos extremos, como chuvas intensas e deslizamentos de terra, que podem causar danos substanciais às comunidades locais e ao meio ambiente. As mudanças climáticas aumentam a frequência e intensidade desses eventos, exigindo medidas de adaptação e planos de gestão de riscos eficazes. O crescimento populacional e a urbanização implicam um aumento na produção de resíduos. A gestão inadequada de resíduos sólidos pode resultar em poluição do solo e da água, afetando negativamente a qualidade ambiental.

Estratégias conectadas de coleta seletiva, reciclagem e conscientização pública são fundamentais para lidar com esse desafio. A preservação das fontes de água é vital para a sustentabilidade de Teresópolis, a contaminação da água por poluentes agrícolas, industriais ou urbanos representa uma ameaça à saúde dos ecossistemas aquáticos e da população local. A implementação de práticas agrícolas sustentáveis e sistemas de tratamento eficientes são aspectos cruciais para manter a qualidade da água.

No ano de 2020, o Observatório de Governança da Água⁶ (OGA), analisou a tragédia na Região Serrana. Os pesquisadores advertiram que a maioria dos deslizamentos ocorreu em áreas com declividade acentuada e topos de morro, consideradas pelo Código Florestal como áreas de preservação permanente (no caso das áreas com mais de 45º de declividade e topos de morro) ou áreas com utilização limitada (no caso das áreas entre 25° e 45º de declividade). O desastre natural ocorrido na Região Serrana do Rio de Janeiro assume contorno catastrófico por conta da conjugação de fatores sabidamente associados à geração de risco de acidentes naturais. Topografia, geologia, hidrografia e regime pluviométrico da região determinam a previsibilidade da ocorrência de acidentes naturais na área, fenômenos diretamente associados com a evolução e moldagem da paisagem.

Segundo dados do SOS Mata Atlântica⁷ de 2021, o bioma, que cobre todo o Rio de Janeiro, sofreu uma devastação acelerada entre 1985 e 2010 e só em anos recentes foi contido. A ameaça é ainda maior porque as mudanças climáticas, provocadas pela intervenção humana, vem tornando os desastres naturais mais comuns e mudando os regimes de chuva, inclusive na Região Serrana do Rio.

4. COLETA DE DADOS

À medida que as mudanças climáticas deixam o clima cada vez mais instável e extremo, precisamos de previsões mais confiáveis para que possamos nos preparar e prevenir desastres. Atualmente, meteorologistas usam modelos e simulações de computador para fazer suas previsões, estas levam horas para serem finalizadas, isso porque os pesquisadores analisam as variáveis climáticas, como temperatura, precipitação, pressão, vento, umidade e nuvens, uma a uma.  No entanto, novos sistemas de Inteligência Artificial podem acelerar significativamente esse processo e tornar as previsões e alertas de risco mais precisos e ágeis

Modelos preditivos eficientes e desenvolvidos com base no maior volume possível de dados. Essa é uma das aplicações mais tradicionais da inteligência artificial (IA). Há anos a tecnologia é utilizada pelos pesquisadores que se debruçam sobre a mudança global pela qual o planeta vem passando. Com base em algoritmos, será possível continuar monitorando o desequilíbrio provocado pelas atividades humanas, bem como medir o impacto das ações de redução de emissões desenvolvidas por governos e organizações (Silva, 2016).

A coleta de dados desempenha um papel fundamental na implementação bemsucedida da Inteligência Artificial (IA) em diversos contextos, incluindo a gestão ambiental. No cenário específico de Teresópolis, a coleta de dados pela IA é crucial para uma avaliação precisa das áreas ambientalmente frágeis e para a formulação de estratégias eficazes de preservação. A utilização de sensores remotos e imagens de satélite é uma ferramenta valiosa para a coleta de dados em larga escala. A IA pode processar essas imagens para identificar mudanças na cobertura vegetal, mapear áreas de desmatamento, e monitorar a expansão urbana. Essa abordagem fornece uma visão abrangente e atualizada das condições ambientais.

A implantação de sensores ambientais em locais estratégicos permite a coleta contínua de dados em tempo real. Sensores de qualidade do ar, monitoramento de água e sensores meteorológicos podem fornecer informações decisivas para avaliar a saúde dos ecossistemas e detectar eventos ambientais adversos.

A IA pode aproveitar bancos de dados históricos que contêm informações sobre eventos climáticos, mudanças na cobertura vegetal, e outras variáveis ambientais ao longo do tempo. A análise desses dados históricos permite identificar padrões e tendências, contribuindo para previsões mais precisas e informadas. A coleta de dados também pode ser enriquecida por meio de abordagens participativas. Aplicativos e plataformas de crowdsourcing⁸ permitem que a comunidade local contribua com dados sobre condições ambientais locais, como observações de fauna e flora. A IA pode processar e integrar esses dados, enriquecendo a compreensão do ambiente.

A IA destaca-se na capacidade de integrar dados provenientes de diversas fontes. Ao combinar informações de sensores remotos, dados históricos e contribuições da comunidade, a IA oferece uma perspectiva mais completa e holística, permitindo uma análise mais precisa e abrangente das áreas ambientalmente frágeis.

É imperativo abordar questões éticas e de privacidade ao coletar dados por meio de IA. Garantir a segurança e anonimato dos dados dos cidadãos é essencial para construir a confiança na utilização dessas tecnologias. A coleta de dados pela IA, quando realizada de maneira ética e transparente, capacita a gestão ambiental a tomar decisões informadas e proativas. Ao utilizar tecnologias avançadas, é possível criar um sistema robusto de monitoramento ambiental que contribui para a preservação a longo prazo, promovendo a sustentabilidade e a harmonia entre o desenvolvimento humano e o meio ambiente.

5. CASOS DE SUCESSO NO USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA PREVENÇÃO DE CATÁSTROFES CLIMÁTICAS

Os casos de sucesso na aplicação da Inteligência Artificial (IA) para prevenção de catástrofes climáticas demonstram a capacidade transformadora dessa tecnologia na gestão ambiental. Desde sistemas avançados de alerta até estratégias proativas de monitoramento, a IA emerge como uma aliada poderosa na proteção de comunidades vulneráveis.

Em 2023, Tóquio implementou um avançado sistema de alerta de enchentes baseado em IA em 2023. O sistema, chamado "Flood AI", usa inteligência artificial para analisar dados de sensores, radares e satélites para prever o risco de enchentes. O sistema é capaz de prever inundações com até 24 horas de antecedência, dando às autoridades tempo suficiente para evacuar pessoas e tomar outras medidas de mitigação. O Flood AI foi desenvolvido pela Agência de Meteorologia do Japão (JMA) e pela Universidade de Tóquio. O sistema foi testado em uma série de cenários de inundação e mostrou ser capaz de fornecer alertas precisos e oportunos.

Medellín, uma cidade montanhosa propensa a deslizamentos de terra, adotou a IA para monitorar áreas de risco em 2020. O sistema, chamado "Medellín Inteligente", usa inteligência artificial para analisar dados de sensores, radares e satélites para identificar áreas de risco de deslizamento. O sistema é capaz de identificar áreas de risco com até 90% de precisão.

Cingapura vem usando IA para otimizar a gestão de recursos hídricos desde 2016. O país é um arquipélago com recursos hídricos limitados e está sujeito aos efeitos das mudanças climáticas. A IA está sendo usada para gerenciar com eficiência a água disponível, garantindo que haja água suficiente para atender às necessidades da população crescente e às demandas da indústria.

Um dos projetos de IA mais importantes de Cingapura é o "Water Data Analytics Platform" (WDAP). O WDAP usa aprendizado de máquina para analisar dados de sensores, radares e satélites para prever a demanda e o fornecimento de água. O sistema é capaz de prever com precisão a demanda de água por até seis meses de antecedência.

Em resposta aos crescentes riscos de incêndios florestais, a Califórnia adotou sistemas avançados de previsão baseados em IA. A Califórnia começou a usar sistemas avançados de previsão de incêndios florestais baseados em IA em 2019. O primeiro sistema, chamado "CalFire AI", foi desenvolvido pelo Departamento de Recursos Florestais e Proteção contra Incêndios da Califórnia (CalFire). O sistema usa inteligência artificial para analisar dados de sensores, radares e satélites para prever o risco de incêndios florestais. O sistema é capaz de prever incêndios florestais com até 72 horas de antecedência, dando às autoridades tempo suficiente para evacuar pessoas e tomar outras medidas de mitigação.

Em 2022, a Califórnia lançou um segundo sistema de previsão avançado, chamado "CAL-Fire Risk." O CAL-Fire Risk usa dados de uma variedade de fontes, incluindo dados de sensoriamento remoto, dados meteorológicos e dados de incêndios florestais históricos, para prever o risco de incêndios florestais. O sistema é capaz de prever incêndios florestais com até 120 horas de antecedência. A adoção de sistemas avançados de previsão de incêndios florestais baseados em IA foi um passo importante para melhorar a segurança pública na Califórnia, já que é propensa a incêndios florestais, e os sistemas ajudaram a proteger as pessoas e os bens de danos.

As cidades dinamarquesas, como Copenhague, estão usando IA para criar soluções de transporte mais sustentáveis desde 2015. O país está comprometido com a redução das emissões de carbono e a melhoria da qualidade do ar, e a IA está desempenhando um papel importante nesse esforço. Um dos projetos de IA mais importantes de Copenhague é o "Copenhague Bike Sharing System" (Bycyklen). O sistema usa algoritmos de aprendizado de máquina para prever a demanda de bicicletas e otimizar a distribuição das bicicletas. O sistema ajudou a aumentar o uso de bicicletas em Copenhague em 40%.

Outro projeto de IA importante é o "Copenhagen Traffic Management System" (CopenhagenTMS). O sistema usa sensores para monitorar o tráfego e algoritmos de aprendizado de máquina para otimizar o fluxo de tráfego. O sistema ajudou a reduzir o congestionamento em Copenhague em 15%. A IA está sendo usada em uma variedade de outros projetos de transporte sustentável em Copenhague. Por exemplo, a IA está sendo usada para desenvolver novos sistemas de transporte público, para melhorar a segurança dos pedestres e ciclistas e para educar o público sobre a importância de um transporte sustentável. Copenhague está na vanguarda do uso da IA para o transporte sustentável. A cidade está usando a IA para reduzir as emissões de carbono, melhorar a qualidade do ar e tornar a cidade mais acessível para todos.

Esses casos destacam a eficácia da Inteligência Artificial na prevenção de catástrofes climáticas, abordando desde enchentes até incêndios florestais. A implementação estratégica da IA não apenas melhora a resposta a eventos extremos, mas também contribui para a construção de comunidades mais resilientes e sustentáveis.

No Brasil, vários estados e municípios já a usam a inteligência artificial (IA) para prevenção de catástrofes climáticas. No município do Rio de Janeiro dês de 2020 já está sendo usado a IA para monitorar o risco de deslizamentos de terra em áreas de morros. O sistema usa dados de sensores de movimento do solo, radares meteorológicos e imagens de satélite para identificar áreas de risco. O sistema é capaz de identificar áreas de risco com até 90% de precisão.

Na cidade de São Paulo a IA em funcionamento dês de 2021. A cidade está usando IA para monitorar o risco de enchentes em áreas próximas a rios e córregos. O sistema usa dados de sensores de nível do rio, radares meteorológicos e imagens de satélite para prever o risco de enchentes. O sistema é capaz de prever enchentes com até 24 horas de antecedência.

No estado de Minas Gerais a IA é usada para monitorar o risco de incêndios florestais dês de 2022. O sistema usa dados de sensores, radares e satélites para prever o risco de incêndios florestais e tomar medidas preventivas. O sistema é capaz de prever incêndios florestais com até 72 horas de antecedência.

À medida que enfrentamos uma era de mudanças climáticas acentuadas, a IA emerge não apenas como uma ferramenta de prevenção, mas como um componente vital na construção de sociedades resilientes e sustentáveis. Ao capitalizar o potencial da Inteligência Artificial, podemos forjar um futuro em que as comunidades estejam mais bem preparadas para enfrentar os desafios climáticos, promovendo a coexistência harmoniosa entre a tecnologia e o meio ambiente.

6. SUGESTÕES PARA PESQUISAS FUTURAS

As pesquisas futuras no campo da Inteligência Artificial (IA) aplicada à gestão ambiental em Teresópolis podem explorar uma variedade de direções inovadoras para aprimorar a eficácia e a sustentabilidade das estratégias de preservação. Aqui estão algumas sugestões para investigações futuras:

Desenvolver modelos de antecipação mais sofisticados que considerem uma gama mais ampla de variáveis ambientais. A inclusão de dados climáticos, dinâmicas populacionais e mudanças na paisagem permitiria previsões mais precisas sobre tendências ambientais futuras.

Explorar como a implementação de medidas de preservação impacta as comunidades locais em termos socioeconômicos. Modelos que integrem dados ambientais e indicadores sociais podem fornecer insights preciosos sobre os benefícios e desafios associados às estratégias de preservação. Utilizar algoritmos de aprendizado de máquina para a classificação automatizada de diferentes tipos de ecossistemas. Isso pode facilitar a identificação de áreas prioritárias para conservação e direcionar esforços de preservação de maneira mais eficiente.

Investigar como a IA pode ser empregada para monitorar e antecipar os impactos das mudanças climáticas em Teresópolis. Modelos preditivos que levem em consideração variáveis climáticas específicas da região podem fornecer dados valiosos para o planejamento adaptativo. Desenvolver plataformas interativas e aplicativos que incentivem ainda mais a participação pública na coleta de dados. Essa abordagem pode fortalecer o engajamento comunitário, oferecendo uma visão mais abrangente das condições ambientais locais.

Pesquisar o potencial impacto de tecnologias emergentes, como drones e sensores avançados, na coleta de dados ambientais. Avaliar como essas tecnologias podem ser integradas efetivamente para aprimorar o monitoramento e a análise de áreas ambientalmente frágeis. Criar ferramentas de tomada de decisão baseadas em IA que permitam aos gestores ambientais simularem diferentes cenários e avaliar o impacto de intervenções propostas. Isso pode facilitar a formulação de políticas mais eficazes e adaptativas.

7. CONSIDERAÇÕES FINAIS

A pesquisa propõe uma análise abrangente do impacto da Inteligência Artificial (IA) na gestão ambiental de Teresópolis, com foco na avaliação de áreas ambientalmente frágeis. Utilizando uma metodologia que engloba a coleta de dados por meio de imagens de satélite, sensores ambientais e dados históricos, a pesquisa busca compreender como a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina pode aprimorar a identificação de indicadores críticos, como desmatamento, erosão do solo e mudanças climáticas.

A pesquisa se estende à identificação de tendências e padrões, fornecendo uma visão não apenas das condições atuais, mas também antecipando possíveis evoluções e desafios futuros. Além disso, a pesquisa aborda considerações éticas fundamentais relacionadas à coleta e uso de dados, priorizando a privacidade dos residentes e garantindo um processo transparente e consentido.

A acessibilidade e inclusão são elementos centrais, assegurando que as soluções baseadas em IA sejam acessíveis a todas as comunidades locais, independentemente de sua infraestrutura tecnológica ou nível de educação. A participação comunitária é incentivada, visando incorporar os conhecimentos locais e perspectivas na implementação das soluções. Enfatiza-se o compromisso com uma abordagem ética, inclusiva e adaptada às necessidades específicas de Teresópolis. A pesquisa visa oferecer dados preciosos que possam orientar futuras iniciativas de gestão ambiental na cidade, promovendo a sustentabilidade e a preservação a longo prazo, enquanto respeita os valores e interesses das comunidades locais.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

ALTAFIN, Iara. Reflexões Sobre o Conceito de Agricultura Familiar. 2007. Disponível em: <http://www.enfoc.org.br/system/arquivos/documentos/70/f1282reflexoes-sobre-o-conceito-de-agricultura-familiar---iara-altafin---2007.pdf>. Acesso em: 04/12/2023.

ALTHUSSER, Louis - Aparelhos ideológicos de estado. Rio de Janeiro, Edições Graal, 1989 (2a. ed.)

ARAÚJO, F. C.; NASCIMENTO, E. P. - O papel do estado na promoção da sustentabilidade da agricultura. Revista da UFG, v. 7; n. 1, jun. 2004.

ARAUJO, Marivânia Conceição. A teoria das representações sociais e a pesquisa antropológica. Revista Hospitalidade, p. 98-119, 2008. Disponível em:<https://revhosp.org/hospitalidade/article/download/155/180>. Acesso 01/12/2023.

ARROYO, M. G. Políticas de formação de educadores (as) do campo. Caderno CEDES, Campinas, v. 27, n. 72, 2007. Disponível em: <https://www.scielo.br/j/ccedes/a/jL4tKcDNvCggFcg6sLYJhwG/?format=pdf&lang=pt>. Acesso em: 01/12/2023.

ARROYO, Miguel G. Outros sujeitos, outras pedagogias. Editora Vozes Limitada, 2017.

ARROYO, Miguel Gonzalez. CALDART, Roseli Salete. MOLINA, Mônica Castagna (Orgs.) Por uma educação do campo. Petrópolis, RJ: Vozes 5ª edição.1 janeiro 2011.

BARBOSA, Rafael k; MIOTO, Beatriz. O Desenvolvimento local em perspectiva: explorando alguns ângulos de debate. Disponível em: <http://www.anpad.org.br/diversos/down_zips/45/GCT2314.pdf>. Acessado em: 01/12/2023.

BARROSO, Luís Roberto. Revolução tecnológica, crise da democracia e mudança climática: limites do direito num mundo em transformação. Rei-Revista Estudos Institucionais, v. 5, n. 3, p. 1234-1313, 2019. Disponível em:<https://estudosinstitucionais.emnuvens.com.br/REI/article/download/429/444> Acesso: 07/12/2023

BELTRÃO, Kaizô Iwakami; MEDICI, André C. e OLIVEIRA, Francisco E. B. de. A reforma da seguridade social no Brasil: passado, presente e futuro. Rio de Janeiro: 1993 (Relatório para OIT).

BELTRÃO, Kaizô Iwakami; PINHEIRO, Sonoê Sugahara; OLIVEIRA, Francisco Eduardo Barreto de. A população rural e a previdência social no Brasil: Uma análise com ênfase nas mudanças constitucionais. Brasília: IPEA, 2000. (Texto para discussão, n.759).

BOTELHO, Janaina. História e Memória. A VOZ DA SERRA. Disponível em: <http://acervo.avozdaserra.com.br/colunas/historia-e-memoria/familia-mendes-elite-latifundiaria-das-terras-frias>. Acessado em: 01/12/2023.

BRASIL. Lei 11.326, de 24 de julho de 2006. Estabelece as diretrizes para a formulação da Política Nacional da Agricultura Familiar e Empreendimentos Familiares Rurais. Diário Oficial da União. Disponível em: <www.planalto.gov.br>. Acesso em: 01/12/2023.

BRASIL. Ministério de Minas e Energia. Disponível em: <www.mme.gov.br>. Acesso em: 04/12/2023.

BRASIL. Ministério do Desenvolvimento Agrário. Disponível em: <www.mda.gov.br>. Acesso em: 04/12/2023.

BRASIL. Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome. Disponível em: <www.mds.gov.br>. Acesso em: 04/12/2023.

BUAINAIN, Antônio Márcio; ROMEIRO, Ademar R.; GUANZIROLI, Carlos. Agricultura familiar e o novo mundo rural. Sociologias, Porto Alegre, v. 5, n. 10, p. 312-347, jul/dez 2003.

BUSCH, Amarílis; AMORIM, Sônia Naves David. A tragédia da região serrana do Rio de Janeiro em 2011: procurando respostas. 2011. Disponível em:<https://repositorio.enap.gov.br/jspui/bitstream/1/328/4/Clipping%20desastre%20regi%C3%A3o%20serrana.pdf> Acesso em 07/12/2023

CALDART, R. S.. Educação do campo: notas para uma análise de percurso. Trabalho, Educação e Saúde, v. 7, n. 1, p. 35–64, mar. 2009. Disponível em: <https://doi.org/10.1590/S1981-77462009000100003>. Acesso em 20/10/2023

CARDIM, Pe Fernão: Tratados da Terra e Gente do Brasil, São Paulo, Companhia Editora Nacional, 1978.

CASSIANO, Athays; COELHO, Talita Salles. O Uso da Inteligência Artificial no combate ao aquecimento global. INOVAE-Journal of Engineering, Architecture and Technology Innovation (ISSN 2357-7797), v. 10, n. 1, p. 598-608, 2022. Disponível em:<https://revistaseletronicas.fmu.br/index.php/inovae/article/download/2829/1772> Acesso: 07/12/2023

DAMATTA, Roberto - Relativizando - Uma introdução à Antropologia Social. Rio de Janeiro, Editora Rocco, 1987.

DENARDI, Reni Antonio. Agricultura familiar e políticas públicas: alguns dilemas e desafios para o desenvolvimento rural sustentável. Agroecologia e desenvolvimento rural sustentável. Porto Alegre, v.2, n.3, jul./set.2001. Disponível em: <www.emater.tche.br>. Acesso em: 25/04/2023.

Disponível em: <https://siteal.iiep.unesco.org/pt/bdnp/934/programa-nacional-educacao-do-campo-pronacampo>. Acesso 04/12/2023.

FAUSTO, Boris; FAUSTO, Sergio. História do Brasil. São Paulo: Edusp, 1994.

FERNANDES, Bernardo Mançano. Questão agrária: conflitualidade e desenvolvimento territorial. Luta pela terra, reforma agrária e gestão de conflitos no Brasil. Campinas (SP): Editora da Unicamp, 2005.

FIGUEIREDO, Adelson Martins; SILVA, Márcia Aparecida de Paiva; SANTOS, Maurinho Luiz dos. Distribuição estadual dos recursos do PRONAF e sua comparação com a renda dos produtores familiares. In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ECONOMIA E SOCIOLOGIA RURAL, 2006, Fortaleza - CE. Anais... Brasília - DF: SOBER, 2006.

FREY, Klaus. Políticas públicas: um debate conceitual e reflexões referentes à prática da análise de políticas públicas no Brasil. Planejamento e políticas públicas, n. 21, jun. 2000.

GARCIA, Denise Schmitt Siqueira; BENEDET, Giovana. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E GOVERNANÇA GLOBAL PARA O DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL. Anais de Constitucionalismo, Transnacionalidade e Sustentabilidade, v. 10, n. 1, p. 136-152, 2020. Disponível em:<https://periodicos.univali.br/index.php/acts/article/download/17288/9824> Acesso: 07/12/2023

GUZMÁN, Eduardo Sevilla; MOLINA, Manuel González. Sobre a evolução do conceito de campesinato. Brasília, 2005.

IBGE. Censo agropecuário 1995-1996. Disponível em: www.ibge.gov.br/home/estatistica/economia/agropecuaria/censoagro/1995_1996/29/ Acesso em 04/12/2023.

IBGE. Produção agrícola municipal (PAM). Disponível em: <www.ibge.gov.br/home/estatistica/economia/pam/2007>. Acesso em: 04/12/2023.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). «Teresópoli». Cópia arquivada em 12 de novembro de 2018. Disponível em: <https://web.archive.org/web/20190408160452/https://cidades.ibge.gov.br/brasil/rj/teresopolis/panorama>. Acesso 26/06/2023

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), Teresópolis 2022. Disponível em: < https://www.ibge.gov.br/cidades-e-estados/rj/teresopolis.html>. Acesso 05/07/2023

LARISANE KUYVEN, N.; ANDRÉ ANTUNES, C.; JOÃO DE BARROS VANZIN, V.; LUIS TAVARES DA SILVA, J.; LOUREIRO KRASSMANN, A.; MARGARIDA ROCKENBACH TAROUCO, L. Chatbots na educação: uma Revisão Sistemática da Literatura. Revista Novas Tecnologias na Educação, Porto Alegre, v. 16, n. 1, 2018. DOI: 10.22456/1679-1916.86019. Disponível em: <https://seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/86019>. Acesso em: 04/12/2023.

MARQUES, César; BAESSO, Daniel Cesario. Desastres e vulnerabilidade na região serrana do Rio de Janeiro (RSRJ). Ideias, v. 12, p. e021019-e021019, 2021. Disponível em:<https://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/ideias/article/download/8665127/27691> Acesso em 07/12/2023

MARTINS, Aurélio José; ALENCAR, Júnia Rodrigues de; MENDONÇA, Elvino de Carvalho Mendonça. O crédito do programa nacional de fortalecimento da agricultura familiar (PRONAF) e a eficiência técnica agrícola brasileira: uma análise para o período de PROGRAMA DAS NAÇÕES UNIDAS PARA O DESENVOLVIMENTO (PNUD). Disponível em: <www.pnud.org.br>. Acesso em: 04/12/2023.

MERES, Laura Fernandes Oliveira. Justiça ambiental e a tragédia da região serrana de 2011: uma análise das medidas planejadas pela CPI da ALERJ. 2023. Disponível em:<https://pantheon.ufrj.br/bitstream/11422/21474/1/LFOMeres.pdf> Acesso: 07/12/2023

OLIVER-SMITH, A. Global changes and the definition of disaster. In: QUARANTELLI, E. L. (Ed.). What is a disaster? Perspectives on the question. Routledge: London and New York. 1998. p.177- 194.

OTTERO, Clarisse R.; CHARGEL, Leonardo Tristão; HORA, Mônica de Aquino Galeano Massera da. Análise de frequência dos dados pluviométricos observados em 2011 e 2013 na Região Serrana, Estado do Rio de Janeiro. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 33, p. 131-139, 2018. Disponível em:<https://www.scielo.br/j/rbmet/a/LjvGBPxGBBkhtH6WGHvFjCc/?format=html&lang=pt> Acesso em 07/12/2023

PROJETO DE COOPERAÇÃO TÉCNICA INCRA / FAO. Novo retrato da agricultura familiar. O Brasil redescoberto, 2000. Disponível em: <http://www.uenf.br/Uenf/Downloads/AGRONOMIA_1271_1095426409.pdf>. Acesso em: 04/12/2023.

SANTOS, Milton. Espaço e método. São Paulo: Ed. Nobel, 1985.

SAQUET, Marcos Aurélio. Abordagens e concepções de território. São Paulo: Expressão Popular, 2007.

SAUER, Sérgio. Agricultura familiar versus agronegócio: a dinâmica sociopolítica do campo brasileiro. Brasília (DF): EMBRAPA, 2008 (Texto para Discussão n. 30).

SEABRA, Odette; CARVALHO, Mônica de; LEITE, José Corrêa. Território e sociedade: Entrevista com Milton Santos. São Paulo: Fundação Perseu Abramo, 2000.

SECRETARIA DE AGRICULTURA FAMILIAR. Crédito rural do Pronaf. Brasília, 2008. Disponível em: <https://www.bndes.gov.br/wps/portal/site/home/financiamento/produto/pronaf>. Acesso em: 04/12/2023.

Silva, L. A., Peres, S. M., Boscarioli, C (2016). Introdução à mineração de dados: com aplicações em R. 1. ed. Elsevier, Rio de Janeiro, 2016.

SOUZA, Jânia Maria Pinho Sousa e VALENTE JÚNIOR, Airton Saboya. Análise das liberações dos recursos do PRONAF – descentralização das aplicações do Crédito Rural? In: CONGRESSO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ECONOMIA E SOCIOLOGIA RURAL, 2006 Fortaleza – CE. Anais... Brasília – DF: SOBER, 2006.

VIANA, Aline Silveira. O Desastre e o Caos Velado. O enfrentamento individual, interpessoal e coletivo de idosos e familiares, EDUEPB, Ediciones CICCUS, Universidade de Alcalá, Waterlat, 2020. Disponível em:<https://www.researchgate.net/profile/Aline-Silveira-Viana/publication/352647037_O_Desastre_e_o_Caos_Velado_O_enfrentamento_individual_interpessoal_e_coletivo_de_idosos_e_familiares/links/60d1e74d299bf19b8d99d1c1/O-Desastre-e-o-Caos-Velado-O-enfrentamento-individual-interpessoal-e-coletivo-de-idosos-e-familiares.pdf> Acesso em 07/12/2023

ZIMMERMANN, Clóvis. A previdência rural brasileira no contexto das políticas públicas. Revista Espaço Acadêmico, v. 4, n. 48, maio, 2005.


¹ Docente do Curso de Especialização (Lato Sensu), MBA e Pós-Graduação em Inteligência Artificial e Gestão do Conhecimento na Faculdade de Estudos Sociais Aplicados de Viana (FESAV). Viana, Espírito Santo, Brasil. e-mail: [email protected]

² Discente do curso de Arquitetura e Urbanismo, Universidade Estácio de Sá (UNESA), Campus Teresópolis – RJ. e-mail: [email protected]

³ Discente do curso de Arquitetura e Urbanismo, Universidade Estácio de Sá (UNESA), Campus Teresópolis – RJ. e-mail: [email protected]

⁴ Discente do curso de Arquitetura e Urbanismo, Universidade Estácio de Sá (UNESA), Campus Teresópolis – RJ. e-mail: [email protected]