A IA Potencializa Modelos de Florestas Urbanas

Tree-D Fusion, um sistema de IA, cria modelos 3D de árvores urbanas, prevendo crescimento, impactos ambientais e melhorando a gestão de florestas urbanas.

Pesquisadores do MIT, Google e da Universidade de Purdue apresentaram o “Tree-D Fusion“, um sistema orientado por IA que cria modelos 3D detalhados de árvores urbanas usando imagens únicas. Os resultados foram delineados em um artigo recente.

Ao combinar inteligência artificial com décadas de ciência florestal, o sistema modela as estruturas e padrões de crescimento das árvores para fornecer insights sobre o planejamento da arborização urbana.

O projeto inclui um grande banco de dados com 600.000 modelos de árvores prontos para simulação em toda a América do Norte, destinados a aplicações como a previsão do crescimento das árvores e seu impacto nos ambientes urbanos, conforme relatado em um comunicado à imprensa do MIT.

O artigo explica que o sistema se baseia em uma abordagem híbrida para modelar árvores. Primeiro, os algoritmos de aprendizado profundo criam um envelope estrutural representando a forma geral de uma árvore. Em seguida, modelos procedimentais tradicionais refinam este envelope simulando padrões realistas de galhos e folhas com base no gênero da árvore.

Essa combinação permite que a Tree-D Fusion preveja como as árvores podem crescer sob diferentes condições ambientais, incluindo variações de temperatura e disponibilidade de água subterrânea.

Ao contrário dos modelos anteriores, ele capta características normalmente ocultas, como a parte de trás das árvores não visíveis em imagens de visualização de rua, e leva em conta a natureza dinâmica das árvores à medida que interagem com o seu ambiente, diz o comunicado de imprensa do MIT.

“Estamos unindo décadas de ciência florestal com as modernas capacidades da IA”, explicou Sara Beery, professora assistente no MIT e investigadora principal no MIT CSAIL, conforme relatado pelo MIT.

“Isso nos permite não apenas identificar árvores nas cidades, mas também prever como elas crescerão e impactarão o ambiente ao longo do tempo. Estamos usando a IA para tornar o conhecimento florestal existente aplicável em ambientes urbanos mais amplos.”

O MIT explica que o Tree-D Fusion representa um avanço em relação aos esforços anteriores de monitoramento de florestas urbanas, que muitas vezes dependiam de observações em nível de bairro ou enfrentavam dificuldades com a escalabilidade.

O sistema utiliza dados de imagem de ferramentas como o Google Street View e os integra em modelos preditivos capazes de estimar o crescimento futuro e identificar riscos potenciais, como galhos interferindo nas linhas de energia.

Apesar de seus avanços, o sistema enfrenta desafios, principalmente com árvores sobrepostas ou “emaranhadas” onde os galhos de árvores vizinhas crescem um no outro.

“O que torna este trabalho empolgante é como ele nos impulsiona a repensar suposições fundamentais na visão computacional”, disse Beery, conforme relatado pelo MIT. As formas dinâmicas e constantemente mutáveis das árvores exigem novas abordagens, ao contrário de objetos estáticos como edifícios.

Os pesquisadores já estão explorando como o Tree-D Fusion pode ser escalado globalmente, com possíveis aplicações para a silvicultura urbana e monitoramento da biodiversidade.

“Nosso objetivo é usar insights impulsionados pela IA para apoiar ecossistemas naturais, promover a sustentabilidade e melhorar o planejamento urbano”, disse Jae Joong Lee, um estudante de doutorado da Universidade Purdue que desenvolveu o algoritmo Tree-D Fusion, conforme relatado pelo MIT.