A Trefos, empresa startup de AI, está ajudando engenheiros florestais a ver as florestas como um todo.
Com o uso de drones personalizados equipados com câmeras e tecnologia de LIDAR, a empresa sediada na Filadélfia coleta dados para criar mapas 3D de alta resolução de florestas. Com as métricas, os órgãos do governo e o setor de engenharia florestal conseguem calcular o volume de madeira e biomassa da área de uma floresta, além da quantidade de carbono contido nas árvores.
Com esse nível inédito de detalhe, os engenheiros podem tomar decisões mais fundamentadas, por exemplo, ao avaliar a necessidade de queimadas controladas para diminuir a biomassa e reduzir o risco de incêndios naturais.
“Geralmente, as florestas são muito densas, com um padrão muito repetitivo”, afirmou Steven Chen, Fundador e CEO da startup, que participa do programa NVIDIA Inception de apoio a startups, contribuindo desde o desenvolvimento de produtos até a implementação. “Podemos usar algoritmos de deep learning para identificar árvores, isolá-las dos galhos e trepadeiras ao redor e usá-las como pontos de referência.”
Treinados nas GPUs NVIDIA, os algoritmos de deep learning detectam árvores a partir de imagens de câmera e clouds de pontos de LIDAR. A AI pode aumentar consideravelmente o volume de dados que os engenheiros podem coletar, gerando resultados muito mais rapidamente do que com o monitoramento florestal comum, em que os cientistas percorrem o terreno a pé para registrar as métricas desejadas, como a largura do tronco de uma árvore.
“É um processo extremamente demorado, que geralmente exige caminhadas em florestas muito densas levando uma fita métrica”, afirmou Chen. “Levaríamos pelo menos um dia para fazer o levantamento de 40 hectares, e ainda estaríamos medindo menos de 2% das árvores”.
Com a coleta de dados realizada por drones com a tecnologia de LIDAR e câmeras com sensores, levaria apenas 30 minutos para percorrer os mesmos 40 hectares, medindo todas as árvores.
Aplicando AI em Árvores
Chen começou a carreira no setor de finanças, trabalhando como operador de opções agrícolas. “Foi ali que eu vi a importância de coletar dados inventariados de florestas”, afirmou.
Assim, quando entrou na Universidade da Pensilvânia para cursar o doutorado em robótica, ele começou a pesquisar como a robótica e machine learning poderiam ajudar a ter uma visão mais ampla da estrutura e das características de florestas ao redor do mundo. Grande parte da pesquisa por trás da Trefos veio do estudo de Chen no Vijay Kumar Lab, um grupo de pesquisa em robótica da universidade.
Os drones personalizados da Trefos podem sobrevoar florestas artificiais e naturais de modo autônomo. Chen e sua equipe estão trabalhando com o Serviço Florestal de New Jersey, EUA, possibilitando o sobrevoo de drones da Trefos pelas florestas do estado e oferecendo aos engenheiros florestais um panorama das métricas úteis para o serviço.
A empresa coletou e categorizou todos os dados do treinamento para garantir alta qualidade e controlar as propriedades categorizadas: por exemplo, a classificação pelo algoritmo de uma árvore e seus galhos como dois elementos distintos ou um só elemento.
Uma parte do processamento é realizada no edge, o que ajuda o drone a sobrevoar as florestas de maneira autônoma. Porém, os dados coletados para o mapeamento são processados off-line em hardware da NVIDIA, como em GPUs TITAN e RTX em computadores, além da NVIDIA DGX Station e do servidor DGX-1 para cargas de trabalho de computação mais pesadas.
Os algoritmos de AI são desenvolvidos com a estrutura de deep learning TensorFlow. Atualmente, a plataforma de drones captura imagens com uma resolução de 1 megapixel, mas a Trefos quer instalar câmeras 4K no produto implementado.
Chen fundou a Trefos há menos de dois anos. A empresa foi financiada pelo Programa de Pesquisa em Inovação em Pequenos Negócios da Fundação Nacional de Ciência dos Estados Unidos e está realizando testes-piloto em florestas dos EUA.