Estão a ser usados algoritmos de inteligência artificial para selecionar as áreas de estudo mais relevantes no continente europeu.
Joana Alves, investigadora no Centro de Ecologia Funcional (CFE UC) da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC), está a desenvolver o projeto EESE, uma iniciativa que visa monitorizar a biodiversidade dos organismos terrestres em paisagens agrícolas da Europa.
Este projeto tem como objetivo recolher, gerar e analisar dados ecológicos e geográficos de alta resolução espacial e temporal, com vista à construção de cenários de risco ambiental que representem adequadamente a realidade da União Europeia em termos daquilo que são os agroecossistemas que ocorrem nos diferentes estados-membro.
O projeto recorre a métodos e a técnicas inovadoras, como algoritmos de machine learning e de inteligência artificial, mas também a técnicas de detecção remota, para avaliar de uma forma integrada e multidisciplinar a biodiversidade que ocorre nestes agroecossistemas, e nas áreas seminaturais e naturais adjacentes aos mesmos.
Por exemplo, isto vai permitir avaliar de que forma é que organismos que ocorrem na proximidade de explorações agrícolas estão expostos à aplicação de produtos fitofarmacêuticos nestas zonas.
“Tendo em conta que não é possível amostrar toda a Europa, o que tentamos fazer é selecionar as áreas que seriam amostradas como representativas da realidade e da diversidade europeia com recurso a algoritmos de machine learning e de inteligência artificial”, explica.
O objetivo passa por construir cenários mais realistas e de base empírica, que possam fundamentar a tomada de decisão, especialmente no que se refere às medidas de proteção específicas no contexto europeu, em termos ecológicos.
O projeto EESE – Cenários Ambientais para Avaliação de Risco Ambiental de Organismos Não-Alvo na União Europeia é financiado pela Autoridade Europeia para Segurança dos Alimentos (EFSA).
Saiba mais sobre a investigadora em: Researchgate | Google Scholar | CFE
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