A inteligência artificial (IA) tem um potencial em rápida expansão – mas ainda não totalmente conhecido – para o avanço das metas de mitigação climática, adaptação e restauração de ecossistemas. Mas o viés dos dados e algoritmos pode aprofundar as desigualdades existentes, e a velocidade da evolução da IA está levantando questões éticas sobre quem ela beneficiará e quem poderá ser deixado para trás.
O CIFOR-ICRAF está analisando como podemos integrar a IA à nossa ciência de maneira confiável, segura e equitativa.
Por exemplo, ao integrar diversos conjuntos de dados e ferramentas analíticas alimentadas por aprendizado de máquina e IA, a Global Tree Knowledge Platform ajuda os usuários – de formuladores de políticas a pequenos proprietários – a navegar em paisagens complexas para tomar decisões informadas sobre o plantio da árvore certa no lugar certo. A Land Degradation Surveillance Framework (LDSF) é um método abrangente para avaliar a saúde do solo e da terra, e está se beneficiando da exploração de novas e avançadas análises de dados. E o aplicativo Regreening Africa combina IA e ciência cidadã para atender a centenas de milhares de agricultores e reverter a degradação da terra em oito países da África Subsaariana.
Outros usos possíveis incluem análise orientada por IA e realidade virtual para prever melhor quais plantações de árvores podem crescer em várias condições, identificação eficiente de espécies de vida silvestre em armadilhas fotográficas e a previsão de comportamentos de animais e caçadores furtivos, além da coleta, análise e distribuição de dados para promover e ampliar iniciativas de base, conhecimento indígena, sabedoria local e ações lideradas pela comunidade. Apesar de seu potencial, a IA utiliza grandes quantidades de energia e dados, o que gera problemas éticos e prejudica a capacidade das empresas de TI de atingir suas metas “verdes”. Em vista disso e de nosso compromisso com a sustentabilidade, estamos trabalhando para aproveitar os benefícios da IA e, ao mesmo tempo, apoiar os esforços para minimizar os impactos ambientais.
