A ferramenta Mamba nos permite coletar material vegetal por meio de sementes ou mudas de espécies ameaçadas de extinção que identificamos e mapeamos no componente anterior. Essa ferramenta tem um alcance efetivo bem acima de 1.000 m, tornando disponíveis para ações de gerenciamento até mesmo as áreas mais inacessíveis.

As ferramentas de drones têm sido fundamentais como primeira etapa na avaliação da flora de penhascos. Usando drones para obter pontos de vista exclusivos desses ambientes, podemos agora mapear a distribuição e a abundância de espécies endêmicas de falésias criticamente ameaçadas de extinção e acelerar sua conservação. Foram realizadas pesquisas de campo no Havaí, na República de Palau e na Madeira (Portugal) com resultados extremamente positivos.

Os anfíbios são mais ameaçados e estão diminuindo mais rapidamente do que as aves ou os mamíferos. As populações de anfíbios estão diminuindo devido a vários fatores, como mudanças climáticas, o fungo quitrídio e outros fatores antropogênicos, como o tráfico de espécies. No entanto, o nível de ameaça aos anfíbios é, sem dúvida, subestimado porque 1294 espécies (22,5%) são muito pouco conhecidas para serem avaliadas, em comparação com apenas 78 aves (0,8%)(Stuart et al., 2004).

Esse déficit de conhecimento ressalta a importância vital de ferramentas educacionais como o Ribbit na democratização da pesquisa científica. Ao reduzir as barreiras ao monitoramento ecológico, aplicativos como o Ribbit transformam observadores passivos em participantes ativos da conservação. As tecnologias educacionais permitem que os cientistas cidadãos contribuam diretamente para a compreensão e a proteção de ecossistemas vulneráveis, abordando limitações críticas de pesquisa por meio da coleta de dados ampliada em regiões pouco pesquisadas.

Essas plataformas inovadoras aumentam a conscientização do público sobre os desafios da biodiversidade e, ao mesmo tempo, oferecem caminhos acessíveis para o envolvimento científico. Ao contrário dos aplicativos voltados para pássaros, com infraestruturas de pesquisa bem estabelecidas, a conservação dos anuros carece de plataformas abrangentes de ciência cidadã. O Ribbit preenche essa lacuna crítica, capacitando as pessoas a se tornarem contribuintes cruciais para a pesquisa de anfíbios, mudando a maré da deficiência de dados e apoiando os esforços de conservação global por meio da administração ambiental colaborativa e habilitada pela tecnologia. É o primeiro aplicativo a incluir informações sobre mais de 800 espécies de anfíbios, em quatro idiomas, incluindo tipo de chamada, foto, informações da CITES (se as espécies são traficadas ou usadas para fins comerciais, abordando as metas 5 e 9 do GBF), status da IUCN (se as espécies estão ameaçadas de extinção, abordando a meta 4 do GBF) e informações gerais sobre comportamento e reprodução animal.

A conservação dos ecossistemas é fundamental para reduzir as mudanças climáticas e manter os serviços ecossistêmicos (meta 11 do GBF), que estão intimamente ligados a mais de 50% do PIB mundial. Mais de 1 milhão de espécies enfrentam a ameaça de extinção neste século; no entanto, selecionar as áreas a serem conservadas é um desafio com a lacuna de dados existente, que é tendenciosa em relação às observações no norte global. Aumentar a quantidade de dados sobre biodiversidade no Sul Global é fundamental para a conservação de espécies ameaçadas de extinção, encontradas em alta densidade em pontos críticos de biodiversidade no Sul Global. Os anfíbios são ideais para a identificação acústica devido às suas diversas vocalizações e são indicadores cruciais do ecossistema(Estes-Zumpf et al., 2022), com mais de 40% das espécies em risco de extinção(Cañas et al., 2023). O aumento dos dados rotulados para as mais de 7.000 espécies de anfíbios em todo o mundo aprimoraria os esforços de conservação e reduziria as lacunas de conhecimento em ecossistemas vulneráveis. Ao usar uma plataforma de ciência cidadã para ajudar na mitigação da perda de biodiversidade, ajudamos a estabelecer a administração ambiental local desses habitats críticos (GBF Target 20).

O eBird, o maior projeto de ciência cidadã relacionado à biodiversidade, tem 100 milhões de observações de pássaros de usuários de todo o mundo. Essas observações ajudam a "documentar a distribuição, a abundância, o uso do habitat e as tendências das aves por meio de uma lista de espécies coletadas, dentro de uma estrutura científica simples".(Sánchez-Clavijo et. al., 2024).

O iNaturalist, outro aplicativo de ciência cidadã, que usa algoritmos de visão computacional para a identificação de espécies, também se mostrou bem-sucedido na mitigação da perda de biodiversidade. Até o momento, o aplicativo tem mais de 200.000.000 de observações, com 6 milhões de observações por mês, globalmente. No iNaturalist, as observações de nível de pesquisa são compartilhadas com o GBIF, que, por sua vez, usa esse conhecimento para decisões políticas, pesquisas e construção de comunidades(GBIF, 2023).

Atualmente, nosso aplicativo identifica 71 espécies de sapos e rãs em todo o mundo. Embora muitas delas sejam identificadas como menos preocupantes (LC) pela IUCN, temos uma espécie ameaçada pela IUCN, a rã do sino do sul(Ranoidea raniformis). Essa falta de inclusão de espécies ameaçadas ressalta a necessidade de diversos profissionais participarem do monitoramento ecológico bioacústico. O aumento dos pontos de dados sobre espécies vulneráveis pode servir para informar decisões políticas usando percepções baseadas em dados. As comunidades locais e os povos indígenas serão um recurso fundamental para aumentar o número de espécies incluídas no aplicativo, pois seu conhecimento local nos permite rastrear espécies em regiões remotas.

Foi demonstrado que os aplicativos de ciência cidadã ajudam no monitoramento da biodiversidade e, ao mesmo tempo, envolvem os entusiastas da natureza(Callaghan et al., 2019). Por exemplo, o FrogID, um aplicativo do Museu Australiano, permite que os usuários gravem chamadas de sapos cuja identidade é verificada por validadores humanos. Até o momento, o FrogID publicou artigos relacionados ao monitoramento de espécies invasoras(Rowley e Callaghan, 2023), informando as avaliações da lista vermelha da IUCN(Gallagher et al., 2024), avaliando os impactos do fogo (Mitchell et al., 2023), compreendendo os impactos da urbanização(Callaghan et al., 2020) e estudando o comportamento do canto das rãs(Liu et al., 2022). Nosso objetivo é obter resultados semelhantes com o Ribbit, com espécies de anuros em todo o mundo e em um período de tempo mais curto. Até o momento, a equipe do FrogID tem um acúmulo de mais de 18.000 chamadas, o que poderia ser bastante reduzido com nosso aplicativo, já que o tempo de processamento é bastante reduzido com a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina.

Durante a primeira rodada de testes beta do nosso aplicativo, 50 usuários enviaram gravações para identificação. O feedback foi positivo: especialistas no assunto apontaram que a espécie que eles registraram correspondia à prevista pelo Ribbit, e os entusiastas da natureza gostaram do recurso "Frog of the Day" (Rã do Dia), que os apresentou a uma nova espécie de anuro ou permitiu que eles se familiarizassem novamente com anuros conhecidos por meio do nome e da vocalização mais comum da espécie (meta 11 da GBF).

A abordagem do Ribbit para a democratização de dados representa um processo cuidadosamente selecionado de contribuição científica orientada para o cidadão. Ao aproveitar os conjuntos de dados públicos existentes dos sons iNaturalist e Anuraset, o aplicativo estabelece uma base sólida para o monitoramento acústico da biodiversidade. Esses conjuntos de dados iniciais fornecem uma linha de base abrangente para o treinamento de aprendizado de máquina, garantindo modelos iniciais de alta qualidade para a identificação de anuros.

A estratégia inovadora de coleta de dados do aplicativo vai além da coleta de informações, implementando um rigoroso processo de controle de qualidade para os dados contribuídos pelos usuários. Cada registro enviado pelos cidadãos será submetido a uma verificação cuidadosa antes da possível contribuição para o Global Biodiversity Information Facility (GBIF). Essa abordagem transforma a coleta passiva de dados em um processo científico ativo e colaborativo, no qual os cidadãos podem contribuir de forma significativa para a pesquisa de conservação, atendendo à Meta 14 do GBF, "Integrar a biodiversidade na tomada de decisões em todos os níveis".

De forma crítica, a Ribbit mantém protocolos rigorosos de privacidade e proteção de dados. Reconhecendo a natureza sensível dos dados ecológicos, especialmente em relação a espécies raras e informações precisas de localização, o aplicativo implementa mecanismos rigorosos de consentimento do usuário. Nenhum dado do usuário será compartilhado ou distribuído sem a aprovação explícita e informada do contribuinte, protegendo tanto os assuntos ecológicos quanto a privacidade dos cientistas cidadãos.

Os processos e incidentes ecológicos relevantes que são de interesse na pesquisa de mudanças ambientais geralmente ocorrem em áreas remotas, fora do alcance das infraestruturas de comunicação terrestre. Os dados gerados em campo usando etiquetas de animais nessas regiões geralmente só podem ser transmitidos com um atraso de dias ou até semanas. Para superar esse atraso e garantir que não haja atraso no sistema de alerta precoce, a GAIA desenvolve um módulo de comunicação via satélite para as etiquetas, bem como um nanossatélite que opera em órbita terrestre baixa (LEO): Para poder transmitir os dados e as informações coletadas diretamente do nó transmissor para o satélite LEO (Low Earth Orbit), um módulo de rádio IoT via satélite de alto desempenho será integrado às novas tags. Isso garante uma transmissão imediata, segura e eficiente em termos de energia dos dados extraídos. O sistema de comunicação é baseado na tecnologia mioty® terrestre e será adaptado às bandas de frequência típicas de satélite, como as bandas L e S, para o projeto. Os protocolos de comunicação típicos, que às vezes são usados no setor de IoT, geralmente são projetados para pacotes de tamanho pequeno. Portanto, o desenvolvimento futuro do sistema mioty® também terá como objetivo aumentar a taxa de dados e o tamanho da mensagem para permitir cenários de aplicativos, como transmissões de imagens.

O sistema de IoT via satélite será fundamental para uma comunicação sem atrasos e, portanto, para um sistema de alerta precoce. Ele contribui muito para que o sistema GAIA atinja a meta 4 do GBF "Deter a extinção, proteger a diversidade genética e gerenciar os conflitos entre humanos e animais selvagens".

Para atingir a meta da Iniciativa GAIA de desenvolver e colocar em prática um sistema de alerta antecipado de alta tecnologia para mudanças ambientais, uma nova geração de etiquetas para animais é um componente fundamental. As equipes da GAIA estão trabalhando no desenvolvimento de hardware e software de etiquetas miniaturizadas para animais com tecnologia de sensor de menor consumo de energia, com câmera e processamento de imagens. As etiquetas serão autônomas em termos de energia, adaptadas de forma ideal à anatomia dos abutres e são a base para outros recursos tecnológicos em desenvolvimento, como inteligências artificiais integradas para detecção de comportamento e reconhecimento de imagem, bem como um sistema de comunicação IoT baseado em satélite.

Além disso, a GAIA está desenvolvendo conceitos de inteligência artificial distribuída e redes de microprocessadores - etiquetas de animais que agem como um enxame. Análoga à inteligência de enxame natural, a iniciativa GAIA está mapeando a inteligência de enxame digital em uma rede ad hoc de microprocessadores. Essas redes que se formam espontaneamente são a base para a análise distribuída e baseada em sensores de grandes quantidades de dados. Seguir esse caminho possibilitará que as etiquetas de abutres, por exemplo, que estão presentes no mesmo local durante eventos de alimentação, se conectem e compartilhem tarefas como análises de inteligência artificial e transmissão de dados.

Para a pesquisa ecológica e para os casos de uso da GAIA, é necessário reconhecer de forma confiável e precisa o comportamento de diferentes espécies de animais durante um longo período de tempo em regiões remotas e selvagens. Para isso, os cientistas do GAIA desenvolveram e treinaram uma inteligência artificial (IA) que pode realizar a classificação comportamental a partir de dados de GPS e aceleração e nos dizer exatamente o que, por exemplo, os abutres de dorso branco equipados com etiquetas de animais estão fazendo em um determinado momento e local. Por fim, essa IA será executada diretamente nas etiquetas de animais GAIA e gerará informações comportamentais a partir de dados de sensores. Em uma segunda etapa, os cientistas combinaram o comportamento assim classificado com os dados de GPS das etiquetas. Usando algoritmos para agrupamento espacial, eles identificaram locais onde determinados comportamentos ocorriam com mais frequência. Dessa forma, eles obtiveram locais espacial e temporalmente bem resolvidos onde os abutres se alimentavam. Por último, mas não menos importante, o GAIA está desenvolvendo uma IA para reconhecimento de imagens que analisará as fotos tiradas pela câmera integrada do novo sistema de etiquetas. Todos esses algoritmos serão executados diretamente na etiqueta e poderão realizar um processamento eficiente de dados incorporados. Isso também impõe exigências muito especiais à IA de reconhecimento de imagens, que deve operar com moderação e com pequenas quantidades de dados. Para isso, as equipes do GAIA estão desenvolvendo estratégias e modelos apropriados para IA esparsa.

Esse novo pipeline de detecção de carcaças é um recurso fundamental para interromper a extinção de espécies e gerenciar conflitos entre humanos e animais selvagens e, portanto, está alinhado com a meta 4 da GBF. O pipeline permite a detecção rápida da morte de abutres ou da morte do animal do qual os abutres estão se alimentando. Ambos os cenários são relevantes para interromper a extinção de espécies: O envenenamento de carcaças contribui significativamente para o declínio das populações de muitas espécies de abutres. Como os abutres usam estratégias sociais em sua busca por alimento, uma carcaça envenenada pode matar centenas de aves. Os cientistas da Iniciativa GAIA demonstraram que a marcação de abutres permite a detecção precoce de mortes e a remoção da carcaça. A marcação de abutres e o uso dos pipelines de IA descritos aqui podem reduzir substancialmente outras mortes. Em segundo lugar, a detecção antecipada de incidentes de caça ilegal de espécies ameaçadas pode pôr um fim total à caça ilegal no local e contribuir significativamente para o combate à extinção.

Os satélites e as aeronaves desempenham um papel fundamental na coleta de dados ambientais à distância, ajudando-nos a entender melhor nosso clima e ecossistemas. O sensoriamento remoto, geralmente realizado a partir de aeronaves, balões ou satélites, nos permite monitorar grandes áreas e regiões remotas por longos períodos. Esses "olhos no céu" são complementos valiosos para as observações terrestres, ajudando-nos a entender as correntes marítimas e aéreas, as mudanças na cobertura da terra e as mudanças climáticas. Entretanto, os animais também possuem sentidos extraordinários e uma capacidade única de detectar mudanças em seus habitats. Ao combinar as capacidades dos animais com as tecnologias de sensoriamento remoto, o GAIA visa aprimorar nossa capacidade de monitorar e compreender nosso planeta. Os animais têm habilidades sensoriais superiores e estratégias comportamentais que lhes permitem perceber mudanças sutis e dramáticas em seus ecossistemas, bem como detectar incidentes críticos. Os abutres, por exemplo, atuam como "espécies sentinelas" e podem elevar o conceito de sensoriamento remoto a novos patamares. Eles patrulham regularmente vastas áreas em busca de alimentos, operando sem emissões, recursos adicionais ou reparos. Além disso, suas patrulhas são guiadas por sua visão excepcional e pela missão de encontrar carcaças. A maneira como patrulham, o que procuram e os incidentes aos quais nos levam podem estar ligados a mudanças ambientais e eventos ecológicos específicos.

Para explorar totalmente o potencial do sensoriamento remoto de abutres, o GAIA se concentra em dois aspectos essenciais. Em primeiro lugar, poderosos dispositivos de rastreamento são acoplados aos abutres para monitorar seus movimentos e comportamento em escalas temporais e espaciais detalhadas. Em segundo lugar, novas soluções tecnológicas estão sendo desenvolvidas para entender melhor o que os animais observam e fazem. Isso inclui uma etiqueta de câmera recém-desenvolvida com uma câmera integrada, algoritmos de inteligência artificial para detecção de comportamento e reconhecimento de imagens e uplink de satélite para cobertura em tempo real em regiões remotas. Com essas ferramentas, os animais podem capturar imagens e fornecer dados de seus arredores mais rapidamente, com maior resolução e especificidade do que as imagens de satélite. Essa abordagem inovadora nos permite ver a natureza pelos olhos dos animais.

O GAIA adotou uma estratégia de desperdício mínimo: Somente os equipamentos técnicos absolutamente essenciais são usados e desenvolvidos. Coleiras e etiquetas permanecem por longos períodos de tempo (por exemplo, abutres) ou são coletadas rotineiramente (por exemplo, leões) para extrair dados. Nenhum transmissor permanece na paisagem: se um transmissor cai ou o animal que carrega a etiqueta morre, ele é localizado e removido da paisagem. Dessa forma, o sistema GAIA é um sistema "sem deixar rastros" com benefícios significativos para os ecossistemas.