Inteligência para lidar com a Amazônia

Da prospecção da biodiversidade à gestão do manejo, rastreabilidade, previsão de safra, logística e comercialização, a IA tem alto potencial de agregar valor nas cadeias produtivas amazônicas. No entanto, o descompasso com as realidades locais e o abismo no acesso às tecnologias podem acirrar as desigualdades na floresta

Por Sérgio Adeodato

“Cada vez mais precisamos de inteligência para lidar com a Amazônia, entender as suas dinâmicas e aproveitar melhor o potencial da bioeconomia com sustentabilidade. Se a Inteligência Artificial (IA) é uma ferramenta que permite solucionar gargalos e planejar de forma mais efetiva e segura, ela é muito relevante e bem-vinda. Mas o uso da tecnologia traz riscos, como a sobre-exploração de recursos naturais e o aumento das desigualdades e assimetrias, com distanciamento entre quem a utiliza com interesse econômico e quem está alheio a isso”.

A velocidade dos algoritmos, nem sempre compatível com as realidades e o “tempo” amazônicos, turbina o cenário acima, apresentado pelo biólogo Marcos Da-Ré, diretor de economia verde da Fundação Certi, instituição situada na fronteira das aplicações de IA na bioeconomia, sob o ponto de vista dos negócios.

No portfólio da fundação, destaca-se a Plataforma Digital da Floresta, com três módulos já desenvolvidos – um deles, no conceito de business intelligence (BI), em operação de testes para a castanha-do-brasil e açaí, mostra a variação de safra com um ano de antecedência, em todos os municípios da Amazônia Legal.

Com rede neural de 27 variáveis, a ferramenta é aplicável a múltiplas cadeias produtivas e permite à indústria alocar investimentos, buscar fornecedores e planejar a logística. “Adequado à realidade amazônica, o modelo está baseado nos ritmos da natureza, e não das commodities, trazendo previsibilidade à cadeia do produto florestal”, explica Da Ré.

Em paralelo, foi desenvolvido um hub de marketplace com oferta – inclusive futura – de produtos desses municípios, sem a dependência de atravessadores que definem preços entre produtores e compradores, com cerca de 60 cooperativas já cadastradas. Funciona como um match entre oferta e proposição de compra, de forma que o varejo consiga adquirir diretamente de produtores da floresta, integrando fornecedores logísticos do início ao fim da cadeia.

Tendência de custos

O mecanismo abrange, ainda, uma calculadora de custos da produção extrativista, com base em parâmetros como mercado, combustível, alimentação, cesta básica e energia, compatíveis com a realidade da região. Dessa forma, o sistema indica tendências de custos, com oportunidade para o produtor colher em momentos mais adequados e tempo de preparação do atendimento às demandas. “O modelo preditivo induz precisão comercial e eficiência na cadeia”, afirma Da Ré.

O objetivo é agregar novas funções nas próximas etapas de desenvolvimento do sistema. “As pessoas da floresta estão se acostumando a lidar com o dinheiro virtual”, reforça Daniel Penz, líder de negócios da Certi Amazônia. O sistema opera hoje o Pagar.me, que é da Stone, e o Mercado Pago, do Mercado Livre, com mecanismos de validação por IA, como o reconhecimento facial.

Na plataforma, a ferramenta de rastreabilidade Vem de Onde monitora o caminho da cooperativa até a floresta e as árvores, mapeando percursos, distâncias, quantidade de árvores exploradas e volume colhido pelo produtor, de modo que possa voltar pela mesma rota já percorrida, sem obstáculos e outras surpresas. “A proposta é criar uma IA que otimize essas rotas para que essas pessoas caminhem menos, com menor gasto de tempo, e consigam melhor produtividade e segurança na atividade”, revela Penz.

Ele cita estudo segundo o qual, na Amazônia, cerca de 700 pessoas se perdem na floresta por ano e, em muitos casos, desaparecem. “No primeiro percurso na mata, o sistema descarrega mapas indicando rios e outros pontos de referência, acessados depois – mesmo sem sinal de internet – para achar algum tipo de transporte ou socorro”.

Para a coleta de dados na dimensão necessária à implantação de IA, com características das realidades locais, são estratégicas as parcerias com organizações da sociedade civil amazônicas de influência nos territórios. “Com previsão de safra e preços, buscamos resolver um problema e reduzir incertezas que muitas vezes fazem as pessoas saírem desse mercado e procurarem outras alternativas fora do extrativismo”, aponta Penz. A IA se posiciona para dar informação que o humano não conseguiria gerar: “Ela é uma ferramenta de suporte. A decisão continua sendo humana”.

Tempo da floresta

A internet já é uma realidade na Amazônia, até em áreas remotas, principalmente onde funcionam cooperativas e associações extrativistas. “Quase todo mundo usa celular, mesmo que consiga sinal só em alguns locais, e por isso nosso sistema trabalha também offline. Existe infraestrutura de conectividade disponível na região, só que ela não é acessada no nosso padrão de tempo. O tempo da floresta não funciona como o nosso e precisamos compreender isso”, afirma Penz. De acordo com o especialista, “há dados disponíveis nas organizações locais, mas são lentos”.

A IA corre por fora, integrando soluções dentro de ferramentas que dizem de onde o produto vem, com maior segurança e qualidade de vida das pessoas; fazem previsão da safra e mapeiam onde estarão os volumes para permitir melhor venda, a custos adequados à realidade do mercado. A tecnologia permite tanto gerar renda e bem-estar na floresta como manter a linha de produção das indústrias funcionando. Com uma ressalva: “A IA em si só não é a solução. Ela é a parte de um sistema maior”, explica Penz.

Na análise de Alexandre Reeberg, coordenador de inteligência artificial da Fundação Certi, a IA saiu dos livros de estatística, virou moda, mas é somente um cálculo e tem algumas premissas. “Se temos dados confiáveis, conseguimos representar bem uma determinada natureza e fazer previsões com menor chance de erro”, diz. O sucesso depende de como a solução é apresentada para usabilidade na interface com o usuário: “Não adianta fazer uma super IA que ninguém usa”, completa Reeberg.

A Amazônia é muito complexa para se modelar matematicamente. Os dados públicos nem sempre representam as características da região, sejam produtivas, ambientais, sociais ou culturais. Além disso, nas cadeias da bioeconomia, é preciso, por exemplo, considerar diferentes públicos na comunicação e modos de acesso.

Dessa forma, na plataforma Vem de Onde, do Certi, os aplicativos utilizam tanto linguagem por figuras, voltada a extrativistas que não sabem ler, como linguagem de texto adequada para os negócios.

No momento, a estratégia do Certi é utilizar modelos de IA de maior garantia de resultados para destravar cadeias produtivas da bioeconomia e manter a competitividade da floresta em pé, mesmo sem uso de grandes inovações disruptivas, que poderão se incorporar ao longo do tempo neste caminho. Continua um ponto de interrogação o potencial de algoritmos treinados a partir grande volume de dados para produção de novos conhecimentos na chamada “IA generativa”, como no Chat GPT.  Em sua quarta versão, essa tecnologia já é capaz de interpolar 1,7 trilhão de parâmetros, com investimento do Norte global e dados muitas vezes excludentes da realidade amazônica.

Inspiração para negócios

Nas poucas aplicações já em curso, em níveis menores de redes neurais, a IA demonstra o potencial de dar amplitude e visibilidade à bioeconomia amazônica, refletido em negócios inovadores, como alguns acelerados pela iniciativa Jornada Amazônia, do Certi. Entre os exemplos, a Mahá, de Santarém, oferece biocosméticos customizados por meio de reconhecimento facial que capta características da pele e dados específicos de cada cliente. Já a Bioverse, de São Paulo, está voltada à melhoria da produção florestal, com sensoriamento remoto e IA para o inventário de espécies, estimativa de safra, planejamento da restauração agroflorestal, aumento da produtividade na colheita e otimização da logística para cooperativas comunitárias e empresas.

Quais os desafios para expansão da IA nas cadeias da floresta? Quais barreiras a vencer? “Como toda ferramenta de Tecnologia da Informação (TI), a IA deve entrar na cadeia de produtos para resolver uma demanda específica; quando essa demanda não está clara, há risco de desenvolver projetos que não vão se aplicar em campo”, responde Carlos Koury, diretor de inovação em bioeconomia do Idesam.

É necessário entender as condições da realidade e traduzi-las para aplicação da IA: “a ideia não vai para frente se a tecnologia precisar de internet de alta velocidade ou embarcar em equipamentos de alto custo que inviabilizam economicamente a produção”. Na visão de Koury, a ferramenta de IA deve ser assimilável e replicável em diferentes realidades para o projeto sair do piloto e crescer como negócio.

Choque de culturas

Há, porém, obstáculos na conexão entre o mundo da floresta e o da alta tecnologia. “A realidade amazônica é muito mecânica, no nível do chão, e não da nuvem, como a IA”, aponta Koury, para quem há necessidade de um grande salto, mais ou menos como da primeira para a quarta Revolução Industrial.

Há esforços neste sentido, a contar pelos resultados de projetos iniciais na bioeconomia, a exemplo de aplicações para a rastreabilidade mais segura do insumo da floresta, com “aposentadoria” de elementos como código de barras e QR Code. “Qualquer novo negócio com bioprodutos precisa ter profissional de TI como sócio; e isso já é visto como condição para obter investimento”, afirma Koury, também coordenador do Programa Prioritário de Bioeconomia (PPBio).

A iniciativa repassa para startups e instituições tecnológicas recursos de Pesquisa & Desenvolvimento (P&D) que as empresas são obrigadas a investir como contrapartida dos incentivos fiscais da Zona Franca de Manaus. “A internet por satélite (Starlink) está disponível na Amazônia; há muitos estudos na academia, problemas mapeados e soluções para a bioeconomia já testadas. Agora falta a IA dinamizar e democratizar essas inovações criadas em laboratório, gerando conhecimento”, reforça Koury. “Precisamos parar de reinventar a roda”.

Ele vê um abismo entre a pesquisa acadêmica em IA e as demandas de mercado, com distanciamento da floresta, apesar do potencial de aplicações que vão da prospecção da biotecnologia e licenciamento da produção na floresta até o controle de qualidade de produtos. “A IA pode ajudar a saber se eventual contaminação da castanha por aflatoxina, que dificulta exportações, acontece na floresta ou no galpão de armazenagem”, explica. Não à toa, diz Koury, o Grupo Boticário montou um núcleo de IA para planejar perfumes, sem depender mais de aromistas. “O céu é o limite para gerar novas tendências a partir de insumos amazônicos. Mas estamos muito longe, porque, em geral, as tecnologias – inclusive a IA – não têm a Amazônia como cliente na busca de soluções para o mundo”, completa.

Expectativa no Polo Industrial de Manaus

Isso acontece até no cenário de uma considerável massa crítica presente na região – caso do Polo Industrial de Manaus, liderado por grandes empresas de tecnologia digital. Exceções correm por conta de inovações como o sistema de identificação de madeira via IA, desenvolvido pelo Sidia – centro de inovação da Samsung com mais de mil programadores, em Manaus. A tecnologia, obtida com recursos do PPBio a partir de bibliotecas de padrões de madeiras nativas, foi transferida para duas startups com objetivo de levar as aplicações ao mercado. A principal é servir de laboratório móvel nas fiscalizações ambientais de carga – com rapidez e precisão – contra o produto oriundo de desmatamento.

“O cenário é favorável diante da tradição de Manaus como polo tecnológico e industrial, aliado à academia e demanda ambiental, mas a IA sozinha não causará tanto impacto”, analisa Daniel Goettenauer, especialista em inovação do Manaus Tech Hub. Segundo ele, o desafio inclui o desenvolvimento de hardware, como dispositivos de Internet das Coisas (IoT), cada vez mais utilizados na captura de dados e imagens para o aprendizado de máquina.

“Novas tecnologias, como o uso de IA, precisam reduzir custos ou otimizar processos, e não o contrário, porque alguém precisará pagar a conta”, destaca Macaulay Abreu, diretor de negócios de bioeconomia da Navegam, empresa que criou uma plataforma digital para rastreamento e monitoramento de cadeias produtivas da agricultura familiar na Amazônia.

A iniciativa abrange 10 cooperativas e outras organizações com dados sobre produtividade, número de plantas, adubo, tipo de manejo e proximidade de Terras Indígenas ou Unidades de Conservação, por exemplo. O objetivo é documentar todo o processo produtivo, desde o diagnóstico inicial da área até a venda, visando a tomada de decisões, rastreabilidade e maior valor agregado no mercado.

No total, 21 cadeias produtivas foram mapeadas, o que abrange 90 mil pequenos produtores no Amazonas. No futuro, a IA poderá turbinar a validação dos dados, que devem surgir em quantidades cada vez maiores na plataforma da Navegam. Hoje, segundo Abreu, a empresa planeja o lançamento de uma ferramenta de assistência técnica virtual direcionada a produtores rurais com perguntas à IA para tirar dúvidas e obter recomendações sobre melhores práticas, baseadas em dados da região.

Na visão de Abreu, também vice-presidente do Polo Digital de Manaus, há expectativa para uso de aprendizagem de máquina voltada a acelerar a identificação de ativos amazônicos. Ferramentas de IA também podem contribuir no desenvolvimento de novos produtos a partir desses insumos, com destaque para a demanda de alimentos plant-based de crescente valor no mercado de produtos saudáveis. “Por meio de imagens de satélite, combinadas com estimativas do olho humano, podemos treinar a IA e estimar a produção de pitaya (fruta não nativa de cultivo em expansão na região), a partir do número de botões florais e de flores”, conta Abreu.

Redução de custo no manejo

Surgem iniciativas com jovens extrativistas que apontam o celular para árvores na tarefa de mapear a área a ser manejada, além de algoritmos treinados para identificar fauna pelos sons da floresta. No Acre, a Embrapa desenvolveu o Netflora, sistema de IA para reconhecer espécies florestais com base em características botânicas, disponíveis em bancos de dados. O aprendizado permite identificar árvores de interesse comercial e indicar a sua localização exata na floresta. A metodologia pode aumentar até 100 vezes a capacidade de mapeamento da área inventariada, em relação ao método tradicional.

Com a tecnologia, espécies como castanheira, cumaru-ferro, açaí e cedro são reconhecidas com índices de acerto de 95%, resultado que reduz custos de produção e torna mais sustentável o manejo de florestas na Amazônia.

“A internet na Amazônia, cada vez mais barata, e a capacidade de instalar sensores na natureza, com dispersão rápida da informação, criam as condições para a IA entrar em várias aplicações”, destaca Marcos Ene Chaves, pesquisador da Embrapa, em Belém. Em laboratório, sensores instalados em colmeias captam dados a cada minuto sobre as condições do plantel de abelhas nativas, especializadas em polinizar o açaí. Em paralelo, múltiplas imagens lidas por um sistema inteligente identificam os animais com pólen. Os resultados nutrem a plataforma InfoBee, que orienta produtores sobre os melhores métodos, visando a qualidade do mel e a polinização do açaí.

“Faltam bons projetos para o País receber os investimentos em florestas prometidos pelo mundo. Ferramentas de IA conferem maior celeridade”,  diz Marcello Guimarães, CEO da startup I Plant Forest, em Roraima. Ele completa: “Novos softwares não só ajudam a recuperar áreas degradadas e combater a mudança climática plantando árvores, como também a levar dinheiro para os rincões do Brasil onde não há indústria e a renda virá na cadeia de recuperação da floresta. Estamos falando de centenas de milhões de hectares e, por isso, devemos usar a Inteligência Artificial e mecanizar o que puder, porque manualmente não se resolverá”.

Há 40 anos, o empreendedor acompanha a evolução das tecnologias digitais, desde o tempo da linguagem Cobol para fazer sistemas especialistas, “na época chamados de ‘inteligentes’, mas que de inteligência não tinha nada”. Ele e o irmão, Eduardo Guimarães, lançaram novidades em softwares e sistemas sofisticados de gestão de dados desde os anos 1990, até que, há 10 anos, o empreendedor foi morar em Roraima para plantar mogno africano, hoje cultivado em uma área total de 2,1 mil hectares.

Com a bagagem digital, Marcello Guimarães acabou criando uma máquina autônoma de plantar floresta – a Forest Bot, com dispositivos de IA que reproduzem o ambiente em 3D para o melhor deslocamento, sem obstáculos, no campo. Um regador óptico identifica as mudas por satélite para fazer a irrigação após o plantio. E começaram a surgir projetos de máquinas para fazer adubação, combater pragas e até realizar o inventário florestal.

“Fomos consultados por um projeto da Arábia Saudita que deverá reflorestar o deserto”, conta Guimarães, com negociações também na Austrália, Canadá e países africanos. “O grande desafio tecnológico das máquinas autônomas de plantar é torná-la mais rápida que os processos manuais”, observa. A questão está em desenvolver códigos pequenos de IA, em hardware barato e portátil, mas de alta performance – diferente da lentidão dos atuais equipamentos inteligentes no mundo agrícola.

O papel das novas gerações

Nas cadeias da bioeconomia florestal, a IA deverá conviver em certos limites com as culturas locais dos extrativistas. “Pesquisadores precisam estar próximos para ajudar nessa mediação, com assistência e treinamento junto a produtores, alguns dos quais já trabalham com aplicativos de celular”, Filipe Saraiva, coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal do Pará (UFPA).

Segundo ele, a tendência no extrativismo é que essa cultura tecnológica se desenvolva pelas mãos das novas gerações, mais ou menos como ocorreu na modernização do agronegócio, mas o contínuo êxodo para cidades pode interferir nesse cenário.

Um exemplo é a adaptação de cartilhas da Embrapa para aplicativos de IA voltados ao manejo do açaí, no Pará, em projeto que teve participação de Saraiva. Na agrofloresta, o sistema calcula a idade das árvores, quantas mais jovens e mais velhas são necessárias para melhor produtividade, e quantas são indicadas para corte ou plantio, de modo a garantir a presença de abelhas polinizadoras, com o ecossistema equilibrado e produtivo.

Com base em banco de dados e imagens, a IA ajuda a preparar o terreno para a melhor produção possível de açaí, inclusive conforme a finalidade de uso, como alimento ou insumo de cosmético. As aplicações se diferenciam conforme as variedades da espécie.

“O projeto não evoluiu para maior escala, porque o aluno envolvido na tecnologia foi contratado por uma empresa multinacional com salário muito superior ao valor bolsa de pesquisa da universidade”, lamenta Saraiva.

Tucumã de laboratório

“Boa parte do avanço da biotecnologia hoje está ligado a processos computacionais”, afirma Edileno Silva, pesquisador da Universidade Federal do Amazonas (Ufam) e fundador startup Eterna, dedicada a projetos de rejuvenescimento celular. Nos próximos anos, há uma perspectiva de salto nesta tecnologia, com modelos de IA que processam e interagem cadeias de compostos naturais e DNA.

Em médio e longo prazos, a ideia é sintetizar produtos amazônicos em laboratório – por exemplo, o tucumã, alimento de largo consumo na região. A palmeira demora três anos para germinar e décadas para produzir frutos. Se o mundo demandasse o produto como já faz com o açaí, haveria risco de sumir da natureza. “Sintetizado, ele poderia ser produzido em qualquer lugar do planeta. Se já estão fazendo isso com a carne de hambúrguer, por que não com outros alimentos? questiona Silva.

Questões desse tipo levantam dúvidas, por exemplo, sobre em que pontos o atual mecanismo brasileiro de Acesso ao Patrimônio Genético e Repartição de Benefícios precisaria se modernizar no cenário de uma biotecnologia avançada, com IA em maior escala de prospecções e aplicações.

Qualquer negócio hoje pode usar algoritmos de inteligência para melhorar a gestão e a eficiência, mas na bioeconomia amazônica há particularidades em função do contexto ambiental, social, econômico e cultural. “Devemos considerar quem são os atores por trás do algoritmo”, aponta o pesquisador Igor Barboza, que desenvolve dissertação de mestrado em gestão de florestas tropicais na Universidade de Dresden, Alemanha.

Em sua análise, a IA, como tecnologia revolucionária, pode criar novos paradigmas – do financiamento sustentável até o processamento fino de produtos da biodiversidade. Para o pesquisador, instituições de pesquisa e ONGs devem começar a treinar os seus modelos de inteligência baseados em dados acumulados por décadas, em diferentes níveis de qualidade, de forma a acelerar as suas ações. “Confiança da informação, com menor grau de aleatoriedade, se traduz em investimentos maiores e mais assertivos, com reflexo na melhor qualidade de vida”, observa Barboza.

Diante do rápido crescimento do setor, a estratégia deve estar centrada na qualidade, baseada, por exemplo, em padrões internacionais de gestão de dados e divulgação como o Fair – Findable, Accessible, Interoperable and Reusable. “A implementação e padrão de dados devem corresponder às melhores práticas e isso reflete nos resultados do uso em setores produtivos como a bioeconomia”, diz Barboza.

Novas tecnologias estão surgindo, facilitando o acesso, transferência e análise de dados, com oportunidades inéditas para o avanço científico. E isso pode ser potencializado se os dados de pesquisa estiverem bem descritos, bem estruturados, propriamente armazenados e disponíveis para outros utilizarem. Várias tecnologias chegam como suporte à IA e, para a coleta, gestão, curadoria e limpeza de dados são necessárias equipes multidisciplinares,  dizem pesquisadores. Buscam-se diferentes experiências, diferentes caminhadas de vida, diferentes gerações.

“A bioeconomia se faz de gente e diversidade, e os dados devem refletir isso”, recomenda Barboza. “É estratégico o engajamento em coletivos, porque não se faz IA sozinho”.

Pedimos ao Chat GPT para expor, em 3 mil toques, os principais riscos e oportunidades que a Inteligência Artificial oferece para o desenvolvimento sustentável das cadeias produtivas na Amazônia. Eis a resposta: