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Biodiversidade
IA ajuda a melhorar mapeamento da biodiversidade
Modelo de aprendizado de máquina consegue detectar detalhes da biodiversidade que não são alcançados em mapas tradicionais

Cacio Murilo via Shutterstock

Macaco-prego tufado com filhote na floresta amazônica

Por Redação SciAdvances

15 de setembro de 2026, 08:57

Fonte

Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Áreas

Ciência Ambiental, Ciência de Dados, Computação, Ecologia, Engenharia Florestal, Geociências, Geografia, Modelagem Matemática, Saúde Ambiental, Sensoriamento Remoto, Simulação Computacional, Sustentabilidade

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O mapeamento de espécies vivas ajuda em sua conservação e no avanço de pesquisas biológicas e ambientais. Porém, há o desafio de avançar no conhecimento de toda a biodiversidade, principalmente em regiões de difícil acesso.

Recentemente, pesquisadores do Centro de Sensoriamento Remoto da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) desenvolveram um modelo de aprendizado de máquina que consegue estimar o efeito de um ambiente específico sobre sua biodiversidade, mesmo com dados limitados daquela região. O estudo foi publicado na revista científica Frontiers in Ecology and Evolution.

Os pesquisadores treinaram o modelo com mais de 14 milhões de registros de ocorrência de espécies animais e vegetais, em combinação com informações de clima, relevo e condição da vegetação obtidas por meio de imagens de satélite.

Segundo os pesquisadores, o modelo consegue incluir até áreas desmatadas ou degradadas, podendo ser uma ferramenta importante na orientação de decisões de conservação, planejamento do uso da terra e avaliação de impactos ambientais.

O estudo também destacou o Brasil como um dos países mais importantes para a conservação da biodiversidade: além da Amazônia ser indicada como a região de maior diversidade do planeta em quase todos os grupos analisados, o cerrado é a savana tropical mais rica em espécies entre todas as savanas estudadas.

O Dr. Ubirajara Oliveira, que conduziu o estudo juntamente com o Dr. Britaldo Soares Filho, destacou o ótimo desempenho dos modelos, com alta precisão tanto em testes internos quanto em comparação com mais de 100 inventários de campo publicados na literatura científica.

Segundo o cientista, os mapas gerados pela Inteligência Artificial mostraram grande correspondência com os mapas produzidos pela União Internacional para a Conservação da Natureza (IUCN), porém trazendo mais detalhes.

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Autores/Pesquisadores Citados

Dr. Ubirajara Oliveira

Pesquisador do Centro de Sensoriamento Remoto da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Dr. Britaldo Soares Filho

Pesquisador do Centro de Sensoriamento Remoto da UFMG

Publicação

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

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