IA ajuda entender o impacto de altas temperaturas no oceano

Saiba como a inteligência artificial é capaz de ajudar a entender o impacto de altas temperaturas nos oceanos

Cientistas, oceanógrafos e biólogos do Instituto Oceanográfico da Universidade de São Paulo (IO-USP) desenvolveram uma técnica de inteligência artificial conhecida como machine learning, a fim de prever o impacto do aumento da temperatura na superfície do oceano Austral (O quinto oceano do planeta, conhecido também como Oceano Antártico) em microrganismos que o habitam.

A ideia é tentar “simular a vida” usando uma técnica de IA, de maneira a poder obter resultados mais precisos e que possam ser úteis para a preservação das espécies. 

Entenda o estudo

Ao longo do estudo, os pesquisadores, objetivando avaliar a sensibilidade da superfície do oceano Antártico ao aquecimento global, consideraram quatro cenários de emissões, os quais você confere mais abaixo.

Trabalhando com microrganismos que compõem a base da cadeia alimentar, a equipe descobriu uma tendência de diminuição de alguns seres envolvidos em processos biogeoquímicos muito importantes, conhecidos por serem produtores de nutrientes necessários a eles e a muitas outras formas de vida.

IA ajuda entender o impacto de altas temperaturas no oceano

Além disso, o estudo detectou um aumento de alguns grupos que dependem do consumo desses nutrientes, pois não são capazes de produzir seu próprio alimento (heterotróficos).

No estudo, foram utilizadas duas formas de previsão. A primeira, intitulada índice de diversidade, teve como foco as diferenças na redução da diversidade de organismos conforme os cenários.

Já a segunda foi a previsão está relacionada aos grupos taxonômicos específicos (no nível de ordem), na qual a equipe percebeu que grupos muito importantes para o ambiente – não só da Antártica – apresentaram diminuição na abundância.

Os cenários do estudo

Os quatro cenários socioeconômicos levados em consideração pelos cientistas foram estabelecidos pelo Programa Mundial de Pesquisa do Clima, que coordena o desenvolvimento de modelos do clima e do sistema terrestre pelos principais centros de modelagem do mundo por meio de um projeto denominado Coupled Model Intercomparison Project, que agora está em sua sexta fase (CMIP6).

Os modelos do CMIP6 simulam o clima de diferentes cenários de atividade humana sobre o ambiente no futuro, denominados SSP, que são caminhos socioeconômicos compartilhados.

Para esse estudo, portanto, foram considerados quatro cenários SSP que ilustram os possíveis drivers antropogênicos do aquecimento global: 

  • SSP1-2.6: o caminho da sustentabilidade, com baixo desafio para mitigação e adaptação; 
  • SSP2-4.5: o meio-termo, com desafios médios para mitigação e adaptação; 
  • SSP3-7.0: cenário de rivalidade regional, com grandes desafios para mitigação e adaptação; 
  • SSP5-8.5: cenário de desenvolvimento movido a combustível fóssil, com grandes desafios para a mitigação e baixos desafios para adaptação.

De acordo com um dos especialistas, os cenários de altas emissões projetaram um surgimento muito mais precoce da mudança de temperatura induzida pelo homem em todo o oceano Austral.

Entenda o machine learning

A fim de “simular a vida”, os pesquisadores usaram ferramentas de machine learning, que são parte do ramo da inteligência artificial que estuda a construção de algoritmos que operam a partir de inputs amostrais, elaborando um modelo com o objetivo de fazer previsões.

Entre os algoritmos usados está o Random Forest ou RF (Floresta Aleatória) e as redes neurais, que consistem em modelos computacionais capazes de realizar machine learning e reconhecimento de padrões. Essas são algumas das ferramentas mais eficazes para analisar dados de microbiomas. 

Para o estudo, utilizou-se o modelo de RF para investigar a resposta microbiana às mudanças de longo prazo da temperatura da superfície do mar, em termos de diversidade e composição.

Resultados obtidos

Os resultados das simulações indicam uma importante diminuição na riqueza e na diversidade das comunidades microbianas em todas as projeções climáticas, sendo que as emissões mais altas causariam uma diminuição mais significativa, especialmente no cenário mais crítico (SSP5-8.5).

Portanto, é real que as altas temperaturas nos oceanos podem mudar por completo a vida marinha, podendo ameaçar, assim, sua biodiversidade. 

Gostou do artigo sobre como a IA é capaz de ajudar a entender as altas temperaturas no oceano? Então, acompanhe o blog da Máfia do Mergulho para ler mais conteúdo como este. Até a próxima! 

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Bloomin
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