A inteligência artificial começa a transformar a forma como a natureza é monitorada e protegida em diferentes regiões do planeta, incluindo o Brasil. O avanço de sensores de baixo consumo energético, sistemas de aprendizado de máquina e análise de grandes volumes de dados permite identificar desmatamento, degradação ambiental e mudanças nos ecossistemas quase em tempo real. Esse movimento é apontado como uma das principais tendências do Global Horizon Scan 2026, relatório internacional que reúne sinais emergentes capazes de impactar a conservação da biodiversidade nas próximas décadas.

Elaborado pelo Centro de Monitoramento da Conservação Mundial do Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente (UNEP-WCMC), o documento destaca tecnologias que ainda estão em fase inicial, mas que já podem influenciar políticas públicas, decisões científicas e estratégias de proteção ambiental. Entre os destaques estão soluções digitais de baixo consumo energético capazes de operar até mesmo em regiões remotas, ampliando o alcance do monitoramento ambiental.

Um dos principais avanços citados é o Tiny Machine Learning (TinyML), tecnologia que coleta e analisa dados diretamente em dispositivos pequenos, robustos e com baixo gasto de energia. Esses equipamentos conseguem funcionar sem conexão constante com a internet, tornando-se ideais para biomas extensos e de difícil acesso. Para o coordenador de sustentabilidade da COP-30 e mestre em Desenvolvimento Sustentável, Francisco Nilson Moreira, a tecnologia já é compatível com a realidade brasileira. Segundo ele, para operar em regiões como Amazônia, Cerrado ou semiárido, os dispositivos precisam ser resistentes e acessíveis requisitos que já começam a ser atendidos.

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Áreas sob forte pressão ambiental tendem a ser as primeiras beneficiadas. Regiões de fronteira agrícola, com atividades como supressão de vegetação, mineração e exploração ilegal de madeira, podem ser monitoradas com maior precisão. O uso dessas ferramentas permite identificar impactos com antecedência e até antecipar ações ilegais, fortalecendo a fiscalização e a tomada de decisões.

O relatório também ressalta o papel da análise de dados em grande escala. A combinação entre inteligência artificial e grandes bancos de dados permite identificar padrões complexos que seriam difíceis de perceber apenas por observação humana. Segundo Moreira, a natureza envolve múltiplas variáveis que interagem simultaneamente, e a IA possibilita compreender essa complexidade de forma mais eficiente, tornando a atuação de gestores públicos mais estratégica.

Apesar do potencial, especialistas alertam para desafios importantes, especialmente relacionados à governança dos dados. Questões como propriedade das informações coletadas, acesso desigual à tecnologia e concentração de poder tecnológico estão no centro do debate. Outro ponto de preocupação é o aumento do lixo eletrônico gerado pelo uso massivo de sensores, o que exige aplicação efetiva das políticas de logística reversa.

O diretor técnico de biodiversidade do WWF Brasil, Marcelo Oliveira, destaca que a expansão da IA na conservação precisa vir acompanhada de salvaguardas éticas. Tecnologias de monitoramento já levantam dilemas ao registrar imagens em territórios tradicionais, e o uso de inteligência artificial não pode ampliar riscos de vigilância sobre povos indígenas e comunidades locais. Para ele, as soluções devem fortalecer direitos e a proteção ambiental, sem ameaçar modos de vida.

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Mesmo com os desafios, especialistas concordam que a IA já contribui para antecipar ameaças à biodiversidade. Sistemas inteligentes conseguem identificar tendências de desmatamento, degradação e eventos extremos com maior antecedência, ampliando a capacidade de agir antes que os danos se tornem irreversíveis. Ainda assim, o relatório reforça que a tecnologia não substitui políticas públicas, conhecimento científico e saberes tradicionais, devendo atuar de forma integrada a esses elementos.