Para tentar evitar incêndios florestais, ou ajudar a responsabilizar os de autoria criminosa, um pesquisador quer identificar o fogo a partir de seu barulho, usando inteligência artificial.
Marcelo Vieira batizou o projeto de Greenbug. São estações de captação de som, com energia solar, espalhadas por uma determinada área de floresta e conectadas.
O barulho é registrado no que se chama de fotografia sonora, uma forma que computadores traduzem as ondas sonoras, de forma que cada ruído tem sua própria imagem.
A partir da coleta de diferentes fontes, Vieira começou a treinar sua inteligência artificial para identificar, nestas fotos, as características de cada som.
E agora quer que ela seja capaz de perceber as peculiaridades sonoras do fogo, por exemplo, a partir do barulho nas folhas ou do estalar dos galhos.
Os incêndios que se alastraram pelo país são em grande maioria causados pelo homem, em boa parte em ações criminosas, que acontecem num contexto de quase total impunidade.
Uma das dificuldades para identificar o autor destes atos é que a apuração do local onde um incêndio começou é feita sobretudo via satélite, e o processamento das imagens demora horas, até dias.
Assim, até que um alerta de incêndio seja dado, seu responsável já pode estar longe do local.
A identificação do som do fogo, por outro lado, pode ser feita na própria máquina desenvolvida por Vieira, e assim emitir um alerta rapidamente.
O projeto Greenbug ainda capta recursos. Atualmente conta com apoio da Embrapii (Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial), do Sebrae (Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas) e do CPQD (Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações).
Sua clientela, até aqui, são fazendeiros e empresas de segurança.
“Há uma dificuldade de monitorar áreas remotas, onde não é possível deixar um vigilante circulando 24 horas por dia, por exemplo”, diz Vieira.
Atualmente a inteligência reconhece alguns tipos de som com mais de 80% de precisão, acrescenta.
“Criamos nossa base de dados, em campo, com o dispositivo armazenando amostras de para treinar o algoritmo. No ano passado, por exemplo, foram 34 mil registros de sons de fauna, trovão, aviões, motos, carros, caminhões.”
Os sons de motores, por exemplo, são muito diferentes dos sons da natureza e identificados com praticamente 100% de precisão, diz ele. Para diferenciar uma motosserra de uma motocicleta, explica, eventualmente a máquina pode se confundir.
Vozes humanas e latidos de cachorros também são captáveis e podem alertar para a presença de invasores.
Carros e caminhões, por outro lado, são incluídos pelo robô até aqui numa mesma categoria: veículos. Já os helicópteros, amplamente utilizados pelo garimpo ilegal, têm uma característica sonora própria que a máquina percebe com facilidade.
Quanto mais sons ela processa, mais aprende a diferenciá-los.
“E dá para fazer interações entre vários dispositivos espalhados numa área. Dá para saber se uma moto passou por um ponto, depois por outro, mas não por um terceiro, então ela deve ter parado depois do segundo.”
A inteligência artificial também é capaz de identificar sons de animais, como de diferentes pássaros a partir dos seus cantos.