Drones & AI Are Rewriting Wildlife Survival and Management

A poderosa inteligência artificial (IA) está sendo cada vez mais utilizada para proteger espécies ameaçadas de extinção.

A mesma tecnologia que muitos temem que um dia possa causar a perda de empregos ou até mesmo representar uma ameaça à humanidade agora está sendo usada para salvar animais. A IA está defendendo espécies ameaçadas em todo o mundo de diversas maneiras, incluindo o rastreamento de padrões de movimento e perda de água em áreas úmidas e rios, melhoria dos esforços anti-caça, desenvolvimento de sistemas de alerta avançados e contagem de espécies usando técnicas de classificação e vigilância.

Por meio de todos esses esforços, a IA ajudou a salvar as populações em declínio de elefantes, peixes, pangolins, rinocerontes, lobos vermelhos, pantas da Flórida e muitos mais.

A IA consegue encontrar, identificar e proteger espécies vulneráveis analisando vastas quantidades de dados, identificando tendências e monitorando ecossistemas ao longo do tempo. Ao contrário dos métodos convencionais, que perturbam os ecossistemas e exigem muito tempo, mão de obra e recursos, a IA faz tudo isso rapidamente e de forma eficaz.

Com até um milhão de espécies à beira da extinção e a biodiversidade declinando a um ritmo alarmante, a IA oferece ferramentas poderosas para apoiar os esforços de conservação. Seus benefícios, incluindo aumento da eficiência, processamento de dados mais rápido, monitoramento de vida selvagem automatizado, detecção de ameaças aprimorada, alertas em tempo real, tomada de decisões melhorada e compartilhamento de dados escalável, podem ajudar a revolucionar a forma como protegemos espécies ameaçadas.

Como resultado, os pesquisadores estão recorrendo à IA para monitorar a biodiversidade e fortalecer os esforços para ajudar espécies ameaçadas.

O estudo mais recente realizado por pesquisadores da Universidade da Flórida fez exatamente isso. Eles usaram IA para expor um local de nidificação que abrigava até 41.000 tartarugas escondidas na Amazônia. Essa revelação marca o maior local de nidificação de tartarugas conhecido no mundo, tornada possível por meio de modelagem inteligente e drones.

O uso de técnicas inovadoras combinadas com imagens aéreas e correção estatística ajudou a desvendar grandes deficiências nas técnicas de contagem convencionais e permite um monitoramento mais preciso da vida selvagem.

“Descrevemos uma nova maneira de monitorar populações de animais de forma mais eficiente”, disse Ismael Brack, autor principal do estudo e pesquisador pós-doutoral no Instituto de Ciências Florestais, Pesca e Geomática (UF/IFAS) da Universidade da Flórida. “E embora o método seja usado para contar tartarugas, também pode ser aplicado a outras espécies.”

Agregação Sazonal: Chave para a Contagem Precisa de Vida Selvagem

Quando se trata de estudar a dinâmica populacional, como o crescimento, declínio ou movimento de espécies, entender as relações predador-presa e interações interespecíficas e analisar os efeitos da conversão de habitats e do cambio climático global, a abundância é uma variável fundamental na ecologia e conservação.

Ao monitorá-la ao longo do tempo, também podemos detectar e prever tendências nas populações de espécies invasoras ou ameaçadas.

Embora saber quantas espécies existem ajude a acompanhar as mudanças, identificar ameaças e medir o sucesso dos esforços de proteção ou controle, estimar essa abundância é muito difícil, especialmente em grandes áreas onde as espécies são raras, elusivas ou amplamente dispersas. Isso torna difícil encontrar e contar espécies com precisão.

Uma forma eficaz de melhorar a eficiência e precisão desses esforços para estimar e monitorar a abundância é contar os animais durante os períodos de agregação espacial.

O que isso significa é que várias espécies de vida selvagem mostram comportamentos sazonais nos quais se concentram em pequenas áreas para descansar, acasalar, reproduzir, nidificar e interagir socialmente, fornecendo a oportunidade perfeita para contá-las. Por exemplo, as tartarugas se reúnem para nidificar em praias e bancos de areia.

Para amostrar essas populações de vida selvagem agregadas espacialmente, os drones estão sendo usados como um método eficiente e menos invasivo.

Os drones, também conhecidos como veículos aéreos não tripulados (UAVs) ou aeronaves remotamente pilotadas (RPAs), provaram ser mais precisos e precisos na contagem de espécies reunidas em um local. Eles também causam menos perturbação aos animais em comparação com os levantamentos baseados em solo.

Para usar drones, os caminhos de voo são planejados para cobrir a área inteira onde as espécies estão reunidas. Sobrepõem-se entre fotos sucessivas e faixas laterais, permitindo que todas as imagens coletadas sejam mescladas em uma única mosaico ortorretificado.

Combinar muitas imagens menores com distorções removidas para criar uma grande imagem de alta resolução e qualidade de mapa faz um mosaico ortorretificado.

Contar indivíduos de vida selvagem em ortomosaicos durante eventos de agregação, no entanto, está sujeito a erros não intencionais, que podem resultar em estimativas tendenciosas.

Embora seja uma forma expedita, menos invasiva e mais precisa de contar animais do que fazer isso a partir do solo, essa técnica não leva em conta o fato de que os animais às vezes se movem durante a observação.

Por exemplo, um animal pode estar escondido pela vegetação ou simplesmente estar em outro lugar temporariamente quando a imagem é coletada. Mesmo que o animal esteja na imagem, ele pode não ser detectado pelo algoritmo ou por um observador humano. Outra possibilidade é que os animais em movimento apareçam várias vezes nas fotos.

Um fator importante aqui, de acordo com o estudo mais recente, é que essas concentrações de espécies são comuns e temporárias, com indivíduos chegando e partindo ao longo dos dias devido à nidificação, reprodução ou migração, causando flutuações no tamanho da população.

Os erros resultantes dessa “população aberta” podem nos dar números errados, com a parte preocupante sendo que “esses erros são amplamente ignorados nas estimativas de abundância derivadas de contagens de ortomosaicos de levantamentos baseados em drones.”

Então, os pesquisadores da Universidade da Flórida queriam criar uma abordagem que leve em conta múltiplas fontes de erro. Para isso, eles estão usando dois tipos de conjuntos de dados: reavistamentos de animais marcados e contagens gerais da população.

Vigilância Aérea e Modelagem Inteligente Revolucionando Estimativas Populacionais

Em colaboração com pesquisadores não governamentais da Wildlife Conservation Society (WCS) com sede em Nova York, nos estados de Colômbia, Brasil e Bolívia, o projeto começou com foco na tartaruga-gigante da Amazônia (Podocnemis expansa), também conhecida como tartaruga do rio Amazonas, tartaruga de rio ou simplesmente Arrau.

Publicado no Journal of Applied Ecology, a pesquisa¹ foi impulsionada pela necessidade de estimar a abundância de tartarugas de rio e ter um protocolo de monitoramento para elas durante a maior agregação conhecida de tartarugas de água doce do mundo.

As tartarugas de rio sofreram declínios históricos, desaparecendo de muitos afluentes dos rios Amazonas e Orinoco ou estando presentes em densidades muito mais baixas.

Sua população declinou substancialmente, principalmente devido à sua exploração excessiva por caçadores para consumo de carne e ovos. Como resultado, suas grandes agregações agora se tornaram raras.

No entanto, ainda existem grandes populações dessa espécie em sua área de distribuição, e algumas delas parecem estar se recuperando, com seu comportamento sazonal fornecendo uma oportunidade inestimável para monitorar suas populações.

Milhares dessas criaturas sociais se reúnem todos os anos durante a estação seca (julho ou agosto) para nidificar nas margens do rio Guaporé, na fronteira entre Brasil e Bolívia.

Para estimar seus números, especialistas anteriormente confiavam na contagem de filhotes após a eclosão, com base na qual o número de fêmeas é extrapolado, usando a média de ovos por ninho. Esse é um método invasivo e demorado devido à cerca do perímetro e manipulação dos filhotes.

Além disso, os ninhos individuais não podem ser distinguidos uns dos outros, tornando-o não apenas desafiador, mas até impossível estimar os números em áreas com nidificação em massa considerável.

Há outra forma, contagem visual de tartarugas adultas do solo, mas essa também apresenta as dificuldades de movimento constante e obstrução mútua.

Aqui, os drones, que estão sendo testados para levantar populações de tartarugas de rio, têm mostrado grande promessa como um método eficiente e preciso para estimar o tamanho da população durante os eventos de nidificação, o que é importante para avaliar as tendências populacionais e a eficácia das ações de conservação.

Então, os pesquisadores aplicaram a abordagem de modelagem que desenvolveram para determinar a população de tartarugas de rio quando elas se reúnem para nidificar.

Ao levar em conta múltiplas fontes de erros, oferece um novo método para ecologistas monitorarem animais em risco com mais precisão.

A abordagem inovadora, de acordo com os pesquisadores, oferece várias vantagens, incluindo a imagem aérea para contar as tartarugas de rio sem obstrução alguma. O uso de uma técnica menos invasiva também reduz a perturbação dos animais.

Além disso, a abordagem fornece uma abordagem uniforme que pode ser aplicada e comparada em diferentes locais e anos. Dada essas vantagens, os pesquisadores esperam ver um protocolo semelhante ao seu sendo usado por instituições governamentais e não governamentais para monitorar a espécie.

Clique aqui para aprender por que a tecnologia de drone tem um potencial altíssimo, apesar do uso mal-intencionado frequente.

Modelo Inteligente, Escalável e Corrigido de Erros para Monitorar a Vida Selvagem Global

Para contar as tartarugas, os pesquisadores marcaram as cascas de 1.187 tartarugas de rio com tinta branca, e ao longo de um período de doze dias, eles voaram um drone sobre a área, seguindo um caminho exato, de um lado para o outro, quatro vezes ao dia.

O drone tirou 1.500 fotos cada vez, que foram costuradas usando software. Os pesquisadores então revisaram as imagens compostas. Cada tartaruga foi registrada por eles, bem como se sua casca estava marcada e se o animal estava caminhando ou nidificando quando fotografado.

Usando esses dados, eles desenvolveram modelos de probabilidade que levam em conta múltiplas fontes de erro. Ele usou dados de marcação e reavistamento e contagens gerais da população para levar em conta indivíduos indisponíveis para detecção durante o voo, população aberta (a entrada e saída constante) durante o evento de nidificação, indivíduos marcados detectados no mosaico com marcas não identificáveis e contagens duplas devido ao processo de construção do ortomosaico.

Assim, a equipe estima que a probabilidade de nidificação diária é 0,37 e que 35% das tartarugas de rio que usam a margem de areia à noite também estão presentes durante o voo da manhã do drone.

Além disso, eles descobriram que 20% das tartarugas que caminham no ortomosaico são contagens duplas e a probabilidade de identificar a marca foi 0,78. Dessa forma, a abordagem inovadora fornece uma forma mais precisa de contar a vida selvagem usando drones.

Ao contar as tartarugas, os observadores no solo relataram cerca de 16.000 tartarugas, enquanto os pesquisadores que revisaram os ortomosaicos sem levar em conta os erros contaram cerca de 79.000 tartarugas.

Mas usando a técnica, os pesquisadores estimam a abundância total para o local de agregação em 41.377 tartarugas. De acordo com Brack:

“Esses números variam muito, e isso é um problema para os conservacionistas. Se os cientistas não conseguem estabelecer uma contagem precisa de indivíduos de uma espécie, como eles saberão se a população está em declínio ou se os esforços para protegê-la são bem-sucedidos?”

Embora as estimativas representem um grande número de tartarugas de rio, os pesquisadores observam que é provável que seja uma fração de suas populações históricas na região amazônica, com base em registros históricos de exportação de ovos. Além disso, o evento de nidificação continuou por alguns dias após o último voo do drone.

Como tal, o estudo recomenda estender o uso da ferramenta de monitoramento durante todo o período de nidificação. Além disso, outras margens de areia na região devem ser incluídas para uma estimativa abrangente da população de nidificação.

Nesse sentido, a equipe de pesquisa planeja realizar mais voos de drone no local de nidificação do rio Guaporé, bem como em outros países da América do Sul onde as tartarugas de rio se reúnem, como Colômbia, e possivelmente Venezuela e Peru. Isso ajudará a equipe a melhorar seus métodos de monitoramento.

“Combinando informações de múltiplos levantamentos, podemos detectar tendências populacionais, e a Wildlife Conservation Society saberá onde investir em ações de conservação.”

– Brack

Embora a estrutura desenvolvida tenha sido inicialmente impulsionada pela necessidade de melhorar o monitoramento de tartarugas de rio, os pesquisadores observaram que é “muito versátil e pode ser prontamente usada ou adaptada para vários contextos diferentes.”

Além das tartarugas de rio, a metodologia desenvolvida também pode ser aplicada e adaptada para os esforços de conservação que envolvem outras espécies ameaçadas levantadas usando ortomosaicos baseados em drones.

Por exemplo, estudos anteriores de monitoramento com drones cortaram o pelo de focas, marcaram cabras montanhasas e bisões com projéteis de tinta, e colocaram coleiras em alces para rastrear seu movimento durante as contagens.

Em última análise, o novo modelo pode ser usado para o monitoramento eficiente e oportuno da abundância em programas de conservação e gestão da vida selvagem.

Investindo em Tecnologia de Conservação

A querida IA NVIDIA Corporation (NVDA ) está desempenhando um grande papel na salvação de animais e do nosso planeta.

Seus GPUs alimentam muitos dos modelos de aprendizado profundo usados no reconhecimento de imagens, detecção de objetos e software de monitoramento ambiental. A empresa até promove o uso de IA para o bem global, incluindo pesquisas de biodiversidade.

NVIDIA Corporation (NVDA )

Agora, entre as empresas que utilizam a tecnologia da Nvidia, o instituto de pesquisa de IA Ai2 desenvolveu o EarthRanger para tomar decisões operacionais mais informadas para a conservação da vida selvagem em tempo real. O maior banco de dados de elefantes do mundo é treinado em GPUs NVIDIA Hopper. Ele também exibe dados de uma grande quantidade de vida selvagem, agregados de rádio, satélites, armadilhas de câmera, sensores acústicos e mais fontes de dados.

Ai2 também lançou recentemente um modelo de IA de código aberto chamado Atlantes para analisar mais de cinco bilhões de sinais GPS por dia emitidos por quase 600.000 embarcações oceânicas e prever o que qualquer uma dessas embarcações está fazendo com cerca de 80% de precisão. Se uma embarcação estiver envolvida na pesca ilegal, o modelo envia alertas para a guarda costeira. O modelo de transformador de 4,7M de parâmetros, Atlantes, é treinado em GPUs NVIDIA H100 Tensor Core e PyTorch.

A tecnologia Rouxcel está treinando e otimizando os RhinoWatches com computação acelerada pela NVIDIA. Eles são implantados em mais de 40 reservas da África do Sul e estão sendo expandidos no Quênia e Namíbia. A empresa está atualmente desenvolvendo modelos de IA para mais espécies, incluindo os pangolins criticamente ameaçados.

Os módulos NVIDIA CUDA e Jetson, por sua vez, estão sendo usados para IA de bordo e processamento de dados pela OroraTech, que combina dados de satélites, câmeras, observações aéreas e informações meteorológicas locais para monitorar a caça de animais selvagens e incêndios florestais e fornecer alertas em tempo real.

Mas não é tudo. Ao longo dos anos, a tecnologia da Nvidia foi usada para muitos outros experimentos interessantes, incluindo a reextinção. Por exemplo, a Colossal Biosciences tem usado tecnologia de edição de genes, modelos de IA e a suíte de software NVIDIA Parabricks para trazer de volta o pássaro dodó, o mamute lanoso e o tigre da Tasmânia.

Além da vida selvagem, a tecnologia da Nvidia está ajudando cientistas, pesquisadores e desenvolvedores a entender melhor o clima, os oceanos e o espaço.

Com uma capitalização de mercado de $4,39 trilhão, as ações da empresa de infraestrutura de computação de pilha completa estão sendo negociadas atualmente a $180,95, com um aumento de mais de 34% no ano até o momento.

O preço das ações da empresa aumentou mais de 59% nos últimos três meses. Apenas no último dia de julho, a ação atingiu um máximo de 52 semanas de $183,30, o que mostra a confiança contínua dos investidores na empresa e em seus prospectos futuros.

Com isso, ela tem um EPS (TTM) de 3,10 e um P/E (TTM) de 57,98, enquanto o rendimento de dividendos oferecido é 0,02%.

Para o primeiro trimestre encerrado em 27 de abril de 2025, a Nvidia relatou receita de $44,1 bilhões. O principal motor disso é os centros de dados, que respondem por $39,1 bilhões da receita, o que representa 89% das vendas totais da empresa. Isso foi impulsionado pela demanda explosiva por IA.

Esse crescimento ocorreu apesar da Nvidia enfrentar revés geopolíticos com restrições de exportação de seus chips H20 na China. Esses chips provavelmente retornarão à China, com a administração Trump assegurando à empresa que seria permitido retomar as vendas. A Nvidia também anunciou um novo GPU “totalmente compatível” para a China.

No entanto, a Nvidia ainda pode ter dificuldade em recuperar sua antiga participação de mercado, com a Bernstein prevendo que a participação de mercado de chips de IA da Nvidia na China cairá de 66% no ano passado para 54% este ano.

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Conclusão

Para manter um planeta saudável e estável, é crucial salvar espécies ameaçadas de extinção, pois sua perda pode causar efeitos em cascata, afetando toda a teia da vida. E à medida que as ameaças de extinção se aceleram, é mais importante do que nunca implementar o monitoramento eficaz.

Aqui, a integração de drones e técnicas de modelagem inteligente marca uma grande mudança. Ao melhorar a precisão e eficiência do monitoramento de espécies, essas inovações tecnológicas nos permitem agir mais rápido, de forma mais inteligente e estratégica para proteger a vida selvagem mais vulnerável do planeta.

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Referências:

1. Brack, I.V., Valle, D., Ferrara, C., Torrico, O., Domic-Rivadeneira, E., & Forero-Medina, G. Estimating abundance of aggregated populations with drones while accounting for multiple sources of errors: A case study on the mass nesting of Giant South American River Turtles. Journal of Applied Ecology, first published 17 June 2025. https://doi.org/10.1111/1365-2664.70081