Floresta não se monta como obra, e estudo da USP quer que a inteligência artificial aprenda isso

Floresta nativa ocupa o primeiro plano enquanto, do outro lado do rio, fileiras de palmeiras plantadas revelam a paisagem simplificada que a restauração por regeneração natural busca reverter - Foto: Ilustrativa/Freepik

POR - REDAÇÃO NEO MONDO*

Artigo de pesquisadores da Esalq e de Harvard propõe usar IA para decidir onde intervir e onde deixar a floresta voltar sozinha, num país com 43,7 milhões de hectares capazes de regenerar sem plantio

Uma floresta não é um prédio. Partindo dessa ideia, dois pesquisadores publicaram em setembro, na revista Trends in Ecology & Evolution, um artigo que questiona a lógica dominante da restauração florestal em larga escala. Pedro Brancalion, da Universidade de São Paulo, e Marcelo Medeiros, bolsista de ação climática do Instituto Salata, de Harvard, sustentam que os projetos de restauração costumam copiar a lógica da construção civil, como se uma floresta fosse mais uma obra de infraestrutura. Eles propõem outra saída: integrar inteligência humana, natural e artificial para que a ação humana crie as condições e a própria floresta se encarregue de se reorganizar.

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O artigo se chama Human, natural, and artificial intelligence in forest restoration. Brancalion é professor do Departamento de Ciências Florestais da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq-USP), em Piracicaba, e pesquisador do Centro de Estudos de Carbono em Agricultura Tropical (CCARBON), um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão apoiado pela FAPESP. Os dois autores também declaram vínculo com a re.green, empresa de restauração sediada no Rio de Janeiro.

A crítica central atinge o plantio de árvores tratado como resposta universal. Os autores escrevem que, ao não enxergar a floresta por trás das árvores, o plantio passou a vender uma solução padronizada, fotogênica e fácil de comercializar. Onde florestas nativas voltaram em grande extensão, o motor quase sempre foi a sucessão natural depois do abandono de áreas agrícolas, e não a intervenção planejada.

Daí nasce o que o artigo chama de paradoxo estrutural. A agricultura e a silvicultura comercial ganharam escala planetária simplificando, padronizando e homogeneizando a paisagem. A restauração precisa fazer o oposto. Ela lida com centenas de espécies, relações que mudam ao longo do tempo e resultados que podem continuar incertos por décadas.

Os números ajudam a dimensionar a aposta. Um estudo publicado na Nature em 2024 estimou que 215 milhões de hectares em regiões tropicais desmatadas, área maior que o México, têm condições de voltar a ser floresta por regeneração natural, com potencial de sequestrar 23,4 bilhões de toneladas de carbono acima do solo em 30 anos. Pela mesma análise, o Brasil concentra 43,7 milhões de hectares nessa condição. A meta oficial do país, prevista no Plano Nacional de Recuperação da Vegetação Nativa (Planaveg), é recuperar pelo menos 12 milhões de hectares até 31 de dezembro de 2030.

Brancalion acompanha essa discussão há anos. Em 2021, ele integrou a equipe de um estudo na Science que mostrou que florestas tropicais em regeneração recuperam cerca de 80% do estoque de carbono, da fertilidade do solo e da diversidade de árvores em até 20 anos. Na época, alertou que a floresta recupera o número de espécies, mas nem sempre a mesma composição, e que espécies mais sensíveis podem não voltar. Em outra entrevista à Agência FAPESP, lembrou que grandes ganhos de cobertura florestal costumam ser atribuídos ao plantio quando, na maioria dos casos, vêm da regeneração espontânea de pastos e lavouras abandonados. “Passarinhos plantam árvores todos os dias”, resumiu.

É nesse ponto que entra a proposta das três inteligências. Pelo modelo dos autores, as pessoas definem objetivos, contribuem com conhecimento e decidem quando intervir. A inteligência artificial interpreta grandes volumes de dados ecológicos. A chamada inteligência natural, formada por sucessão, adaptação e auto-organização, faz a maior parte do trabalho de erguer a floresta.

Na prática, um modelo de aprendizado de máquina pode cruzar dados de solo, hidrologia, clima e histórico de uso da terra para apontar onde o plantio é necessário e onde a floresta pode se recuperar por conta própria. O artigo mira um problema concreto: paisagens muito heterogêneas acabam divididas em unidades de manejo que escondem grande variação interna, e cada bloco recebe um só tratamento, ativo ou passivo. A IA permitiria descer ao detalhe que a gestão por talhões ignora.

Os próprios autores apontam os limites. Os dados ecológicos têm lacunas, e os modelos tendem a favorecer espécies conhecidas e a deixar de lado as pouco estudadas. Podem reforçar a premissa de que plantar é sempre melhor que deixar regenerar e até estimular o plantio de árvores em lugares que nunca foram floresta. Brancalion já alertou que, em formações abertas, o sombreamento de árvores plantadas pode matar ervas nativas, algumas ameaçadas de extinção. No artigo, os autores escrevem que, como a maioria das espécies de plantas, animais e micróbios segue pouco estudada ou nem foi descrita, uma restauração guiada por IA poderia provocar homogeneização biótica ao privilegiar o pequeno grupo de espécies com dados abundantes.

O risco tem dimensão social também. A automação pode tornar o trabalho de restauração mais eficiente e, ao mesmo tempo, reduzir postos de trabalho e renda em comunidades locais que hoje coletam sementes, produzem mudas e fazem manutenção de áreas. Por isso o artigo defende que as decisões sobre uso de IA pesem bem-estar humano, meios de vida e prioridades sociais, e não só ganho de eficiência.

O texto também situa a discussão no mercado. Segundo os autores, acordos internacionais, políticas nacionais e metas corporativas passaram a tratar a restauração como resposta ao clima e à perda de biodiversidade, e o mercado de carbono virou o principal mecanismo de financiamento, com foco no sequestro de carbono e a biodiversidade tratada muitas vezes como benefício secundário. Contra essa tendência, Brancalion e Medeiros propõem usar o julgamento humano e a tecnologia para abrir espaço para que a natureza se refaça, postura que batizaram de “paradigma da humildade informada”.

“A inteligência artificial pode ampliar nossa capacidade de compreender essa complexidade, mas não substitui os processos naturais nem elimina os limites da ação humana”, diz Brancalion.

*Com informações da Agência FAPESP.