O sistema reproduz princípios do ambiente natural para detectar sons importantes e ativar alertas em tempo real. Graças ao uso da IA, essa tecnologia permite intervenções rápidas contra a caça ilegal e amplia as possibilidades de monitoramento ambiental em regiões remotas A luta contra a caça furtiva nas selvas da África Central deu um salto tecnológico significativo com a implementação de uma rede inovadora de microfones apoiada por inteligência artificial. Este sistema de escuta de última geração tornou-se uma ferramenta promissora para monitorizar e localizar atividades ilegais, especialmente os tiros que ameaçam espécies emblemáticas como os elefantes e outros animais terrestres da região.
Implementação de tecnologia de escuta com inteligência artificial
O desenvolvimento desta tecnologia responde à necessidade de enfrentar um problema que afeta gravemente a biodiversidade africana: a caça furtiva armada. Através de uma estratégia coordenada, os cientistas instalaram uma rede de sensores acústicos — pequenos microfones de baixo consumo energético — em pontos estratégicos das florestas do Gabão, Congo e Camarões. O objetivo desta rede é captar em tempo real qualquer indício sonoro de disparos, que geralmente revelam a presença de caçadores ilegais em áreas remotas e de difícil acesso.
A utilização de inteligência artificial permite que estes sensores possam diferenciar entre os diversos sons do ambiente selvagem e detetar, com alta precisão, os ruídos associados ao uso de armas de fogo. Este avanço representa uma mudança qualitativa nas possibilidades de intervenção rápida por parte das equipas de guardas florestais e autoridades responsáveis pela proteção ambiental.
Funcionamento da rede de sensores acústicos
O sistema projetado baseia-se na implantação de unidades de gravação autónomas (ARU, na sigla em inglês) espalhadas pela selva. Cada ARU atua como um sentinela acústico: recolhe e analisa paisagens sonoras de forma contínua e prolongada, registando o passar do tempo na fita da vida selvagem. O fluxo constante de dados sonoros gerados por estes microfones é transmitido para centros de controlo que centralizam e amplificam a capacidade de vigilância.
Naveen Dhar, líder do projeto no Centro de Bioacústica de Conservação da Universidade de Cornell, explica como funciona: «O sistema proposto utiliza uma rede de ARUs espalhadas por toda a floresta, cada uma delas realizando deteção em tempo real, com um centro central que lida com um processamento mais complexo».Pode interessar-lhe:O «reinado de terror» da unidade russa que substituiu o grupo Wagner no Mali: violações, execuções e saques
O processo começa com uma varredura inicial de todo o áudio gravado, procurando sinais que possam ser interpretados como “provável disparo”. Esse sinal é enviado ao microprocessador interno da unidade ARU, equipado com um modelo de inteligência artificial especializado para discriminar eventuais disparos das múltiplas fontes de ruído habituais na selva.
Posteriormente, se o microprocessador validar que se trata efetivamente de um disparo, o sistema ativa um protocolo de transmissão: o sinal é transmitido para um concentrador central, que recolhe a mesma informação proveniente de outros dispositivos da rede para garantir a fiabilidade do evento detetado.
Desafios técnicos na deteção de disparos e na redução de falsos positivos
No entanto, o coração da floresta tropical constitui um ambiente acusticamente desafiante. O barulho ininterrupto de pássaros, insetos, galhos caindo e outros fenômenos naturais dificulta distinguir entre sons antropogênicos e ambientais. Embora os detectores possam diferenciar um estrondo forte dos cantos e roncos da fauna, eles costumam se confundir com o estalo de galhos ou a queda abrupta de uma árvore, o que aumenta a porcentagem de falsos positivos.
Analisar este fluxo de dados, tão complexo e contínuo, requer altos níveis de processamento computacional. É neste contexto que a inteligência artificial e a otimização de algoritmos de aprendizagem automática adquirem um papel crucial para minimizar erros e maximizar a eficácia da monitorização acústica, evitando saturar as equipas de campo com alertas errados.
Desenvolvimento da rede neural leve para análise em tempo real
Em resposta aos desafios mencionados, Dhar e sua equipa desenvolveram uma rede neural leve projetada para ser integrada em cada sensor da rede. Esta solução informática oferece a capacidade de processar sinais em tempo real diretamente no microprocessador das ARUs, evitando a necessidade de grandes infraestruturas de processamento externo.
O especialista destaca: “O sistema proposto utiliza uma rede de ARUs implantadas em toda a floresta, cada uma delas realizando detecção em tempo real, com um centro central que lida com um processamento mais complexo”. Ao hospedar o modelo no próprio sensor, foi possível reduzir a quantidade de falsos positivos e agilizar a validação dos eventos detectados. Assim, cada microfone inteligente não apenas grava, mas também avalia e interpreta os dados que coleta antes de reportar ao centro de decisão, otimizando tempos e recursos.
Confirmação e resposta à detecção de disparos
O modelo operacional da rede segue uma lógica de dupla confirmação. Após identificar um som suspeito, o processo exige que várias ARU coincidam na detecção do mesmo sinal para considerar o evento como um disparo real e não um acidente sonoro. Uma vez verificado, o concentrador central acede aos ficheiros de áudio de cada sensor participante. Com esses dados, ele calcula a localização exata da origem do disparo e transmite as coordenadas precisas à equipa de guardas florestais mais próxima.
Essa capacidade de alerta em tempo real permite uma intervenção praticamente imediata, o que pode significar a diferença entre a vida e a morte para os animais ameaçados e aumenta as possibilidades de deter os responsáveis pela caça furtiva. Dhar destaca o potencial do sistema: “No futuro, o dispositivo poderá ser usado como uma ferramenta para guardas florestais e administradores de conservação, fornecendo alertas precisos e verificáveis para intervenções no terreno, juntamente com dados de baixa latência sobre as tendências espaço-temporais dos caçadores furtivos”.
Perspectivas futuras e ampliações do sistema
O desenvolvimento não para por aí: a equipa prevê ampliar as capacidades do sistema para poder identificar o tipo de arma utilizada em cada disparo e detectar outras atividades humanas ilícitas, como o uso de motosserras ou o tráfego de veículos pesados em áreas protegidas. Essas ampliações visam dotar os gestores de conservação de uma ferramenta versátil e adaptável.
Dhar acrescenta: “Espero que o dispositivo possa ser combinado com inovações na infraestrutura da Internet das Coisas e a redução dos custos dos materiais para produzir uma estrutura de código aberto e de baixo custo para detecção em tempo real, utilizável em qualquer parte do mundo”.
Está previsto que os avanços e descobertas deste projeto sejam apresentados numa reunião conjunta da Sociedade Acústica da América e da Sociedade Acústica do Japão em Honolulu, Havai, consolidando a posição desta proposta como um dos exemplos mais avançados na conjunção de inteligência artificial, monitorização ambiental e conservação da vida selvagem.
