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Erradicar espécies de plantas invasoras – aquelas que, ao serem inseridas em um ecossistema devastam a biodiversidade nativa por serem resistentes e tomarem o espaço das plantas locais – é um desafio para diversas áreas científicas, inclusive a da computação. Esta foi a proposta do pesquisador Luís Paulo Faina Garcia, que criou um algorítimo que controla plantas invasoras, diminuindo o impacto no meio ambiente. Garcia é aluno de doutorado do professor André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP e do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (Cemeai).
Os pesquisadores trabalharam em colaboração com outro estudo de Augusto Hashimoto de Mendonça, aluno de doutorado do Departamento de Hidráulica e Saneamento da Escola de Engenharia de São Carlos (EESC) da USP que tinha como principal objetivo identificar áreas potenciais para a invasão destas espécies no Estado de São Paulo e os fatores ambientais que podem inibir ou estimular o processo de invasão por meio de modelos de nicho ecológico. Estes modelos relacionam pontos de ocorrência das espécies (ausência ou presença) e características ambientais e ecológicas para predizer a suscetibilidade de invasão em um determinado local.
Segundo Mendonça, “os pontos de ocorrência das espécies invasoras foram registrados no entorno e no interior de unidades de conservação por meio de um GPS de alta precisão”. Foi feita a descrição das características da população invasora, classificado a vegetação natural local, o estado de conservação do ecossistema e a localizado o ponto de paisagem.
Mendonça explica que pela natureza dos pontos registrados, os dados podem ser considerados de probabilidade de presença ou de ausência. Ou seja, um ponto de presença pode ser na realidade uma falsa presença, quando a espécie, por exemplo, se estabeleceu em uma área com condições inadequadas para o seu desenvolvimento por conta de algum evento ou distúrbio passado. Da mesma forma, uma ausência pode vir a ser uma falsa ausência uma vez que esses pontos foram registrados em áreas suscetíveis para o estabelecimento da espécie, mas a espécie encontra-se ausente porque ainda não ocorreu um evento de dispersão. “A ocorrência de falsos pontos é indesejável, pois é necessário garantir a qualidade dos modelos gerados nesses dados para poder predizer com qualidade novos pontos de possíveis presença e ausência dessa espécie”, explica.
“A proposta de interação com o Cemeai tinha como foco a possibilidade de usar uma das bases de dados da espécie Hedychium coronarium, popularmente chamada lírio do brejo, para testar a técnica de detecção de ruídos. O objetivo era identificar os possíveis pontos ruidosos pela natureza dos dados ambientais”, disse Mendonça.
A pesquisa detectou 267 registros de ocorrência da espécie no Estado de São Paulo. Segundo Garcia, “o trabalho foi basicamente selecionar de forma automática as melhores técnicas de detecção de ruído baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina e mineração de dados e aplicar essas técnicas para detectar as amostras ruidosas nesses dados. Com o subconjunto de amostras que estes algoritmos retornaram foi possível realizar uma análise aprofundada pelo especialista com o objetivo de validar falsas ausências e presenças da espécie”, observa o pesquisador.
“A principal contribuição no âmbito da computação foi comprovar que a técnica proposta foi mais eficiente em detectar os dados ruidosos do que as técnicas disponíveis na literatura para esse tipo de problema. No âmbito ecológico, as contribuições podem ser ainda mais relevantes, uma vez que os resultados podem indicar áreas suscetíveis e não suscetíveis à invasão. Na prática, os mapas de suscetibilidade de invasão podem identificar áreas sensíveis para a conservação da biodiversidade, orientando assim, políticas e ações voltadas para evitar ou controlar o processo de dispersão da espécie. Os modelos de nicho ecológico também permitem identificar os principais fatores ambientais associados com a invasão de determinada espécie, contribuindo para esclarecer ainda mais o processo de invasão.”
De acordo com Carvalho, em qualquer problema de classificação que necessitar de detecção de ruídos o algoritmo de Luís Paulo poderia ser aplicado. “Poderíamos aplicar este algoritmo na medicina e contribuir com a redução de diagnósticos incorretos, por exemplo. Este trabalho tem um viés social muito importante e pode contribuir para melhorias no meio ambiente não apenas no Estado de São Paulo, mas em outros locais do mundo. Os resultados desta pesquisa foram divulgados por intermédio de renomadas publicações da área”, conclui André.
Sobre o Cemeai
O Cemeai, com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (Cepids) financiados pela Fundação de Ampara à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). O Cemeai é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.
Raquel Vieira/Comunicação Cemeai
