Combate ao desmatamento com inteligência artificial (V.1, N.2, P.2, 2018)
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Qual o tema da sua pesquisa?
O trabalho proposto foi um estudo utilizando a combinação de algoritmos de inteligência artificial para melhorar a classificação do uso do solo na região da Amazônia. Logo, procuramos melhorar a eficiência das ferramentas hoje empregadas pelo INPE para combater o desmatamento na referida região.
Por que escolheu estudar esse tema?
Não importa de que área de conhecimento somos. O que importa é nos mobilizarmos para auxiliar da melhor forma que podemos. Estudos mostram que a biodiversidade existente na região da Amazônia está em risco. Além, claro, das alterações climáticas que o nosso planeta vem sofrendo. Por isso, ferramentas que nos auxiliam na tomada de decisão são necessárias. A classificação do uso do solo nos permite avaliar os impactos das ações humanas na região.
Como realizou?
Utilizei 5 algoritmos de classificação nesse projeto: Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Naive Bayes (NB), Optimum Path Forest (OPF) e o Nearest Neighbor (NN). Cada um, individualmente, possui suas características intrínsecas de classificação. Com esses 5 algoritmos, utilizei duas técnicas de combinação de classificação: o Votação, que é baseado na tomada de decisão final pós o processamento de cada algoritmo para a classificação de determinada entrada; e o Adaboost, o qual utiliza uma técnica de combinação durante o período de aprendizagem e execução de cada algoritmo.
Quais foram os resultados alcançados?
Para determinadas classes que eram simples a classificação, a utilização de um único algoritmo apresentava resultados satisfatórios. Contudo, ao tentar classificar regiões onde há a interpolação de características de diversas classes, um único classificador não obteve resultados tão satisfatórios. Para esses casos, a utilização da combinação de classificadores conseguiu obter resultados melhores.
Quais as dificuldades encontradas?
Primeiramente, o fato de fazer o mestrado enquanto conduzia meu trabalho na iniciativa privada em paralelo apresentou um grande desafio (e responsabilidades). Atrelado a isso, encontra-se também o desenvolvimento de uma ferramenta para a execução desses dados. Dependendo da base, foram gastos alguns dias para obter um único resultado com os recursos que tinha disponível, o que me consumiu algum tempo de execução. Mas, como dica para os demais mestrandos, um dos pontos onde mais houve retrabalho foi na escrita. O não-costume de elaboração de textos acadêmicos nos levou (eu e o meu orientador) a diversas reuniões de como proceder. A forma como encontramos para melhorar a escrita acadêmica foi uma conversa que tive com meu orientador onde propus a ele reescrever tudo contanto que não me fosse cobrado uma entrega semanal como estávamos fazendo até o momento. Ele aceitou e com isso, tive em um período de 1 mês para reelaborar. Ao invés de ficar consertando um texto, comecei um novo praticamente do zero, focando em detalhes do procedimento dentro de uma cadência de ações realizadas. Tal mudança fez com que conseguíssemos terminar o texto no prazo para a defesa. Às vezes é mais fácil começar algo do zero do que ficar endireitando algo torto. Cada um precisa procurar a melhor forma de trabalhar. Eu acredito bastante na destruição construtiva (recomeçar do zero sempre que necessário).
Deixe uma frase que sintetize a importância da contribuição da sua dissertação para o universo científico e o cotidiano das pessoas.
Uma vez me disseram que um trabalho acadêmico é como um muro, cada publicação é um tijolinho desse muro. Nós não precisamos construir tudo sozinho, mas uma pequena contribuição pode ser o tijolinho necessário para que outros também acrescentem algo. O meu trabalho não é definitivo acerca do tema, mas abre condições para estudos futuros para diversas áreas, seja para a computação (classificação ou processamento de imagens) ou para elaboração de ações públicas (leis ou ações humanitárias) para a proteção da região da Amazônia.
Referências:
David Pereira Barbosa
Mestre em Ciência da Computação
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