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Tudo sobre Inteligência Artificial
Um artigo publicado na revista Environmental Research Communications apresenta um novo modelo de Inteligência Artificial (IA) capaz de prever, com semanas de antecedência, o estresse térmico em recifes de coral. Essa condição é um dos principais sinais de alerta para o branqueamento, fenômeno que ameaça a sobrevivência dos corais em várias regiões do planeta.
O estudo foi desenvolvido por cientistas que analisaram recifes ao longo da chamada Grande Barreira de Corais da Flórida, EUA. Segundo os autores, o sistema consegue indicar a chegada do estresse térmico moderado com até seis semanas de antecedência, com previsões que, na maioria dos casos, erram por no máximo uma semana.
O objetivo central da pesquisa é oferecer uma ferramenta prática para gestores ambientais, cientistas e profissionais envolvidos na restauração de recifes. Ao antecipar o problema, é possível planejar ações de resposta e reduzir danos antes que o branqueamento se instale de forma mais severa.
A autora principal do estudo, Marybeth Arcodia, pesquisadora e professora da Universidade de Miami, explica que o modelo indica não apenas se o estresse térmico vai ocorrer, mas também quando ele deve começar. Essa informação é considerada crucial para decisões rápidas em campo, especialmente em períodos de calor extremo.
Antecipação permite planos de emergência na proteção dos corais
Um diferencial do trabalho é o uso de “IA explicável”. Isso significa que o sistema não funciona como uma caixa-preta: ele mostra quais fatores ambientais mais influenciam cada previsão. Assim, pesquisadores conseguem entender por que o risco aumenta em determinado recife e em um momento específico.
O pesquisador de pós-doutorado Richard Karp, coautor do estudo, destaca que o modelo identifica os fatores que mais contribuem para o estresse térmico em cada local. Com isso, gestores podem reconhecer pontos críticos e ajustar planos de emergência, melhorando a eficiência das ações de proteção dos recifes.
Para construir a ferramenta, a equipe reuniu conhecimentos de ciência atmosférica, ecologia de corais e ciência de dados. O resultado foi um sistema personalizado, capaz de levar em conta as características próprias de cada recife analisado.
O modelo utiliza um método de aprendizado de máquina chamado XGBoost, que foi treinado com dados ambientais coletados entre 1985 e 2024, abrangendo quase quatro décadas de informações sobre clima e condições oceânicas.
Entre os dados usados estão indicadores de estresse térmico acumulado, anomalias da temperatura da superfície do mar, temperatura do ar, ventos e radiação solar. Também foram incluídos sinais ligados à Corrente do Golfo e ao fenômeno El Niño, com base em bases públicas e no programa Monitoramento de Recifes de Coral, da Administração Nacional Oceânica e Atmosférica dos Estados Unidos (NOAA).
Segundo os pesquisadores, o sistema superou métodos tradicionais de previsão, como modelos estatísticos simples. Ele foi mais eficiente tanto em prever se o estresse térmico ocorreria quanto em estimar com maior precisão o momento de início do problema.
As análises mostraram que a temperatura do ar próxima à superfície é um dos fatores mais importantes nas previsões. Outros elementos ambientais variam conforme o local do recife e o tempo de antecedência da previsão, reforçando a importância de abordagens específicas para cada área.
Essas previsões são apresentadas em prazos considerados úteis para a gestão ambiental. Elas ajudam a definir quando intensificar o monitoramento, quando iniciar respostas emergenciais e onde concentrar recursos limitados de forma mais eficaz.
Os recifes da Flórida e do Caribe vêm enfrentando eventos de estresse térmico cada vez mais intensos, como a onda de calor marinha recorde de 2023. Esse cenário torna ainda mais urgente o desenvolvimento de sistemas de alerta precoce em escala local.
Os autores ressaltam que a nova ferramenta não substitui sistemas já existentes – a proposta é complementar essas plataformas, oferecendo previsões mais detalhadas sobre o momento exato em que o estresse térmico tende a começar em cada recife.
Leia mais:
Por que isso importa
- Previsões antecipadas permitem ações preventivas antes do branqueamento causar danos irreversíveis aos recifes corais;
- Gestores ambientais ganham tempo para planejar respostas, otimizar recursos e intensificar monitoramento local estratégico;
- Antecipação reduz impactos econômicos sobre pesca, turismo e comunidades dependentes dos recifes costeiras locais;
- Ferramenta complementa sistemas existentes ao indicar quando o estresse térmico deve começar em recifes;
- IA explicável aumenta confiança científica ao revelar fatores ambientais por trás das previsões locais;
- Modelo personalizado considera características específicas de cada recife, melhorando decisões em campo operacionais rápidas;
- Com aquecimento global, alertas precoces tornam-se essenciais diante de ondas de calor marinhas crescentes;
- Proteção eficaz dos recifes ajuda preservar biodiversidade, serviços ecossistêmicos e segurança costeira regional humana.
Fonte Olhar Digital
