Você pode não saber o que é machine learning (ML), mas com certeza já teve contato com esse ramo da inteligência artificial (IA) alguma vez na sua vida.

O sistema anti-fraude do aplicativo do seu banco, por exemplo, usa machine learning. Seu médico também deve usá-la para obter diagnósticos mais precisos sobre sua saúde.

Aqui na SpectraX usamos machine learning para análises mais eficientes de dados de imagens de satélite, e somos experts nisso – conheça nossa equipe de cientistas.

Neste artigo, vamos fazer um passeio pelo machine learning e aprender como ele aprende a nos ajudar – desculpe a repetição, mas tudo tem um propósito. 

Você vai entender os conceitos fundamentais, ver exemplos práticos e descobrir como o ML está transformando o sensoriamento remoto em uma ferramenta geoespacial cada vez mais poderosa. Boa leitura!

O que é machine learning (ML) e como ele funciona

Pense no machine learning (ML) como um cérebro de um bebê. Ele nasce e aprende que é mais confortável estar na barriga da mãe, então chora. Mas, sente sua mãe por perto, ao reconhecer a voz, e aprende que também é confortável do lado de fora, mas perto da mãe.

Então ele vê a cara do pai e chora de novo, mas aprende que não tem jeito e segue a vida.

Como nosso cérebro, o aprendizado de máquina recebe informações em série, processa e aprende padrões: a temperatura do ambiente, a voz da mãe, a cara do pai.

Ele aprende, assim, pela experiência, crescendo em inteligência como uma criança, disse Alan Turing, o pai da IA, ou a partir das observações sobre o mundo, como dizem Stuart Russell e Peter Norvig no clássico “Inteligência Artificial”. 

A grande diferença é que o machine learning consegue aprender muito mais padrões que o cérebro humano e numa velocidade que não tem comparação.

A partir de um grande conjunto de dados analisados, ele faz previsões ou toma decisões. É o que nosso cérebro faz, só que numa escala bem maior.

Por isso, o aprendizado de máquina é conhecido como o processo de imitação da inteligência humana, mas sem apegos emocionais.

O matemático inglês Alan Turing, o pai da IA

(Fonte: Outras Palavras)

Na área da inteligência artificial, o machine learning é considerado como um subconjunto dedicado à criação de algoritmos e técnicas que permitem às máquinas aprenderem com as experiências do ambiente em que estão situadas. Quanto mais aprende, melhores tarefas realiza neste ambiente.

Então é dessa forma que o machine learning funciona: a partir do aprendizado constante, reconhecendo padrões e, com base nisso, tomando decisões e prevendo situações.

Stuart Russell e Peter Norvig ensinam três tipos de aprendizagem: não supervisionada, por reforço e supervisionada.

Aprendizagem não supervisionada

A aprendizagem não supervisionada é aquela em que são aprendidos padrões de entrada, mas sem um feedback explícito. A tarefa mais comum é o agrupamento, no qual são reconhecidos exemplos de grupos.

É possível, por exemplo, um motorista de aplicativo criar um conceito de “dia de tráfego bom” e “dia de tráfego ruim” referente a determinada cidade sem nunca ter vivido isso na prática.

Aprendizagem por reforço

O reforço é uma recompensa ou punição. Assim, o motorista aprende que fez uma boa corrida quando é bem avaliado no aplicativo e uma má corrida se o contrário.

Cada avaliação gera uma pontuação, então no final do dia ele vai analisar quais ações colaboram mais para o seu saldo.

Aprendizagem supervisionada

Na aprendizagem supervisionada, o motorista de aplicativo tem alguém no banco do carona dizendo o tempo todo o que está certo e o que está errado: “vire à esquerda”, “pare aqui”, “esse é o caminho mais rápido”.

Então, ele começa a entender o que fazer em situações parecidas no futuro, mesmo que o instrutor já não esteja mais lá. Ou seja: aprende a tomar decisões com base em exemplos passados que já têm respostas conhecidas.

Em machine learning, os “instrutores” são os algoritmos, códigos criados para dar os comandos durante o treinamento, sendo o modelo mais utilizado o de redes neurais artificiais (RNA).

Redes neurais artificiais (RNA)

As redes neurais artificiais (RNAs) tentam criar uma imitação do nosso cérebro por meio de processadores de informação, onde, segundo Simon Haykin, autor de “Redes Neurais: princípios e prática”, ocorre o armazenamento do conhecimento experimental e sua disponibilidade de uso.

Esses processadores são nós interligados cuja funcionalidade tem como base o neurônio biológico humano. Eles são organizados em camadas interconectadas, onde ocorre o aprendizado, que é armazenado nas forças de conexão (pesos sinápticos), obtidas num processo de adaptação no treinamento de um conjunto de padrões.

Exemplo de uma RNA com duas camadas intermediárias

(Fonte: USP)

As camadas interconectadas são de entrada, oculta e saída, ligadas através de parâmetros, sendo que na camada de entrada os padrões são apresentados à rede.

Na camada oculta (ou intermediária, que pode ser mais de uma) são realizados os processamentos e extraídas características dos padrões por meio de conexões ponderadas; e na camada de saída é apresentado o resultado final.

Se a resposta estiver incorreta, o algoritmo de aprendizado ajusta os pesos, com objetivo de mapear corretamente os dados de entrada para as classes desejadas. Então, o processo se repete para cada conjunto de dados, até a rede aprender o padrão e concluir o treinamento. 

No treinamento supervisionado da RNA, o algoritmo mais utilizado é o error backpropagation, baseado na regra de aprendizagem que corrige o erro durante o treinamento, conforme Russell e Norvig. 

Após o treinamento, a RNA generaliza o aprendizado e relaciona-o a outras amostras do mesmo domínio, podendo o número de camadas escondidas variar, a depender da complexidade do modelo.

Os modelos de RNA extraem, então, a máxima quantidade de informação a partir dos dados fornecidos, sem necessidade de conhecimento prévio das relações entre eles, o que a torna ideal para tarefas complexas, como reconhecimento de padrões de imagens de satélite.

 Uso do machine learning no sensoriamento remoto

Usar machine learning no sensoriamento remoto é o que mais sabemos fazer aqui na SpectraX. E tudo que fazemos é com base em pesquisa científica publicada em revistas internacionais de renome.

Um exemplo é o estudo que analisou a expansão da soja no sul da Amazônia, publicado na revista Scientific Reports.

Utilizando dados do PRODES e do ImazonGeo, aliados a técnicas de machine learning, foi possível mapear com precisão o avanço da cultura sobre áreas desmatadas entre 2008 e 2019.

O trabalho mostrou que, apesar da Moratória da Soja ter colaborado para reduzir o desmatamento, áreas em desacordo com a política continuaram a se expandir.

Outro exemplo está na redefinição da transição entre os biomas Cerrado e Amazônia, com base em índices espectrais como NDVI, EVI e GPP. O estudo foi publicado na revista Environmental Science & Policy.

A partir da análise desses dados com métodos estatísticos e algoritmos de agrupamento, foi possível propor uma nova delimitação mais alinhada com as características ecológicas locais, algo crucial para ações de conservação e para o mercado de créditos de carbono.

Além disso, uma terceira pesquisa avaliou as emissões de CO2 do solo em diferentes usos da terra na Amazônia, combinando coletas de campo com dados orbitais e modelagem computacional. Os resultados apontaram correlações importantes entre o tipo de cobertura vegetal, os índices espectrais e o potencial de sequestro de carbono.

Essas aplicações científicas refletem a sólida experiência da SpectraX em unir ciência de dados e sensoriamento remoto para resolver desafios reais.

E é justamente esse conhecimento que sustenta o funcionamento da plataforma ESG da empresa, voltada ao monitoramento territorial inteligente e à rastreabilidade ambiental.

Conheça a plataforma ESG SpectraX:

Conclusão

Você deve ter percebido que, ao contrário de nós, o machine learning é como um cérebro incansável.

Mas, assim como a gente, ele aprende com dados, reconhece padrões e melhora suas respostas a cada nova informação, só que numa velocidade bem maior que a nossa e usando bem menos neurônios.

Quando aplicado ao sensoriamento remoto, esse poder de análise se transforma em uma ferramenta indispensável para entender melhor nosso planeta, desde o avanço da agricultura até a conservação de biomas e o monitoramento de emissões de CO2.

Mais do que um conceito de laboratório, o aprendizado de máquina está por trás de soluções práticas e decisivas, como as desenvolvidas pela SpectraX. 

Preste atenção nisso: a união entre ciência de dados, sensoriamento remoto e inteligência artificial é o que torna possível gerar relatórios ESG em minutos, acompanhar mudanças ambientais em tempo real e apoiar políticas públicas e privadas mais sustentáveis.

Se antes parecia coisa de ficção científica, hoje o ML é parte do nosso cotidiano – e está só começando a mostrar do que é capaz.