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Inteligência híbrida pode conciliar biodiversidade e agricultura

Fonte

TUM | Universidade Técnica de Munique

Data

terça-feira, 16 abril 2024 12:20

Áreas

Agricultura. Agroecologia. Agronomia. Biodiversidade. Ciência Agrária. Ciência Ambiental. Ecologia. Engenharia Florestal. Inteligência Artificial. Monitoramento Ambiental. Pagamento por Serviços Ambientais, Políticas Públicas. Recursos Naturais. Saúde Ambiental. Sociedade. Sustentabilidade. Tecnologias.

Preservar a biodiversidade sem reduzir a produtividade agrícola: até agora, estes dois objetivos não puderam ser conciliados porque o sistema socioecológico da agricultura é altamente complexo e as interações entre os seres humanos e o ambiente são difíceis de capturar utilizando métodos convencionais.

Graças às novas tecnologias, uma equipe de pesquisadores da Universidade Técnica de Munique (TUM) e da Universidade de Hohenheim, na Alemanha, mostrou uma forma promissora de atingir ambos os objetivos ao mesmo tempo. Os membros da equipe concentram-se no desenvolvimento da inteligência artificial em combinação com o julgamento humano coletivo: o uso da inteligência híbrida.

“Embora tenhamos cada vez mais conjuntos de dados à nossa disposição, ainda não conseguimos utilizá-los para resolver o problema. Os dados disponíveis de sensoriamento remoto, sensoriamento proximal e pesquisas estatísticas estão desconectados e altamente fragmentados”, disse o professor Dr. Thomas Berger, economista agrícola da Universidade de Hohenheim e principal autor da publicação. “Outro desafio é o horizonte de planejamento diferente: as práticas agrícolas baseiam-se em objetivos econômicos de curto e médio prazo em nível do campo e da exploração agrícola, ou seja, numa escala de 1 hectare a 100 hectares. Os efeitos ecológicos em longo prazo, por outro lado, são evidentes ao nível da paisagem de 100.000 hectares”.

Do ponto de vista ecológico, é portanto necessário olhar para o nível da paisagem e compreender melhor as interações de muitas explorações agrícolas em termos de espaço e tempo. “Há pouca coordenação entre explorações agrícolas para medidas agroambientais”, afirmou o Dr. Senthold Asseng, professor da Cátedra de Agricultura Digital da Universidade Técnica de Munique. Os anteriores programas de financiamento na política agrícola e ambiental não foram concebidos para permitir sinergias favoráveis à biodiversidade entre agricultores, entre agricultores e outras partes interessadas, e na ciência.

O problema também é muito desafiador do ponto de vista das ciências sociais, de acordo com a Dra. Claudia Bieling, professora do Departamento de Transição Societal e Agricultura de Hohenheim: “Esta é a situação clássica de um dilema social. Por que deveriam as partes interessadas individuais renunciar à produtividade por sua própria iniciativa, quando o bem público comum da conservação da biodiversidade beneficia gratuitamente muitas outras partes interessadas?” Existem também situações semelhantes que bloqueiam o progresso em outros setores econômicos, por exemplo, na reciclagem e na gestão de resíduos, bem como na energia e nos transportes. Para captar a complexidade do problema e desenvolver novas soluções inteligentes, são necessários conhecimentos conjuntos das ciências naturais e sociais, da engenharia e da ciência da computação, bem como uma cooperação estreita entre a ciência e a prática.

O progresso tecnológico permite uma nova interação entre humanos e máquinas

Uma equipe de 13 pessoas com precisamente esta experiência uniu forças para desenvolver uma abordagem transdisciplinar – explorando as novas possibilidades oferecidas pela Inteligência Artificial (IA) na fusão e processamento de grandes volumes de dados. Os autores da publicação referem-se a esta combinação como ‘inteligência híbrida’. “Ao combinar as capacidades intuitivas dos humanos com o poder computacional dos computadores modernos e as capacidades analíticas da inteligência artificial, pela primeira vez podemos desenvolver sistemas homem-máquina que abordem com sucesso a complexidade na agricultura”, disse o professor Thomas Berger.

Um componente de tais sistemas são modelos computacionais com o que a equipe chama de ‘tecnologia multiagente’ para os vários processos ecológicos, sociais e econômicos. Ao enriquecer estes modelos com inteligência artificial, a equipa de pesquisa pretende criar uma imagem detalhada e interativa da realidade na qual várias medidas e efeitos sobre a biodiversidade possam ser simulados e as partes interessadas possam ser apoiadas na tomada de decisões conjuntas.

Pagamentos em grupo como exemplo prático de inteligência híbrida

Os autores explicaram implementações práticas em vários exemplos aplicados, por exemplo, no caso de pagamentos de compensação a grupos de agricultores em vez de explorações agrícolas individuais. “A União Europeia fornece vários subsídios para medidas de proteção de espécies, por exemplo, dando aos agricultores dinheiro para instalarem faixas de flores”, afirmou o professor Senthold Asseng. “Até agora, os agricultores plantavam as faixas de flores por conta própria e sem coordenação com os vizinhos. No geral, as áreas de flores estão fragmentadas e têm eficácia limitada.”

Os programas de pagamento em grupo para agricultores que coordenam as suas áreas de flores ao nível da paisagem com o uso de inteligência híbrida são mais promissores. Numa primeira etapa, a inteligência híbrida poderia analisar dados complexos sobre as condições do solo, a biodiversidade local e fatores semelhantes e, assim, identificar os locais onde as medidas ambientais transversais às explorações agrícolas seriam particularmente eficazes e as perdas de colheitas seriam tão baixas quanto possível. Numa segunda etapa, os sistemas de IA poderiam fornecer plataformas de comunicação que facilitassem a troca de informações e o planeamento de projetos conjuntos sem burocracia excessiva. “Outro objetivo seria um equilíbrio justo entre todas as partes envolvidas, por exemplo, através de novos mecanismos de leilão de subsídios”, disse o professor Berger.

A imagem virtual do seu ambiente econômico e ecológico daria aos intervenientes da agricultura, das consultorias e aos gestores políticos a oportunidade de experimentar as medidas antes de decidirem se as implementariam. “Isso tornaria mais fácil avaliar o impacto na biodiversidade e no rendimento das culturas e minimizaria os custos para todos os envolvidos”, acrescentou a professora Claudia Bieling.

Acima de tudo, a IA poderia servir como um moderador automatizado que acompanha as discussões dentro do grupo e melhora a tomada de decisões, contribuindo com informações ou perspectivas alternativas. “Atualmente podemos ver as capacidades da IA generativa no processamento de linguagem e na geração de novos conteúdos com o ChatGPT. Isto pode ser particularmente útil para garantir que todas as informações relevantes sejam consideradas nas discussões em grupo e que soluções criativas sejam encontradas”, explicou o Dr. Henner Gimpel, professor do Departamento de Gestão Digital da Universidade de Hohenheim.

Confiança e transparência são cruciais para o sucesso

Para que a abordagem seja bem sucedida, deve ser transparente e participativa. “A tecnologia deve ser projetada de tal forma que as pessoas possam confiar nela. O uso ético da tecnologia também é crucial”, destacou o professor Henner Gimpel. Só se estas condições forem satisfeitas é que os sistemas de inteligência híbridos poderão desenvolver todo o seu potencial e encontrar ampla aceitação.

De acordo com o professor Berger, a inteligência híbrida é a chave para resolver algumas das questões mais urgentes na agricultura. “As perspectivas são muito promissoras, mas ainda há necessidade de pesquisa básica para desenvolver ainda mais esta tecnologia com sucesso e depois implementá-la. Para conseguir isso, precisamos da cooperação de todas as partes interessadas da ciência, da prática e da sociedade”.

Os resultados do estudo foram publicados na revista científica Nature Food.

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade Técnica de Munique (em inglês).

Fonte: Universidade Técnica de Munique. Imagem: rawpixel via Freepik.