{"id":27750,"date":"2021-10-14T15:37:23","date_gmt":"2021-10-14T19:37:23","guid":{"rendered":"https:\/\/adf-magazine.com\/?p=27750"},"modified":"2021-10-25T11:53:00","modified_gmt":"2021-10-25T15:53:00","slug":"procurar-o-chifre-no-palheiro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/adf-magazine.com\/pt-pt\/2021\/10\/procurar-o-chifre-no-palheiro\/","title":{"rendered":"Procurar o Chifre no Palheiro"},"content":{"rendered":"

EQUIPA DA ADF<\/i><\/p>\n

Doze anos atr\u00e1s, o Dr. Andrew Rhyne, um bi\u00f3logo marinho e especialista em mat\u00e9rias de tr\u00e1fico de produtos provenientes da fauna bravia, estava a tentar descobrir uma melhor forma de rastrear os peixes de aqu\u00e1rio que eram importados para os Estados Unidos.<\/p>\n

O sistema n\u00e3o foi capaz de manter-se a par devido ao volume comercializado. Cerca de 130 funcion\u00e1rios dos Servi\u00e7os Pesqueiros e Fauna Bravia tinham de inspeccionar centenas de milhares de carregamentos de todos os tipos de animais. A maior parte desse trabalho exigia refer\u00eancia cruzada manual de informa\u00e7\u00f5es sobre documentos de envio, com pessoas e empresas em listas negras por causa de delitos anteriores. Tamb\u00e9m exigia certificar que o peixe do carregamento correspondia \u00e0quilo que foi declarado. Com cerca de 40.000 esp\u00e9cies marinhas para rastrear, esta n\u00e3o era uma tarefa f\u00e1cil.<\/p>\n

“Existem tantas coisas que chegam para atravessar a fronteira, e os inspectores n\u00e3o t\u00eam tempo,” Rhyne disse \u00e0 ADF<\/i>. “Estamos a pedir que eles saibam sobre tudo e tentem descobrir coisas ilegais que ali estiverem.”<\/p>\n

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As autoridades capturaram estes papagaios cacatuas numa apreens\u00e3o de contrabando. AFP\/GETTY IMAGES<\/figcaption><\/figure>\n

Rhyne e os seus co-criadores desenvolveram o Nature Intelligence System (NIS), que digitaliza documentos e utiliza logaritmos para examinar o hist\u00f3rico do comprador e do vendedor. Faz a refer\u00eancia cruzada destas pessoas com registos criminais e examina v\u00e1rios outros dados para certificar que os carregamentos sejam provavelmente a esp\u00e9cie e a quantidade correctas, e ainda se s\u00e3o realmente origin\u00e1rios do pa\u00eds que afirmam ser.<\/p>\n

“Se tiver este volume enorme de informa\u00e7\u00e3o, basicamente estar\u00e1 a tentar procurar uma agulha no palheiro,” disse Rhyne. “Por isso, o nosso sistema essencialmente foi feito para aliviar a enorme quantidade de documenta\u00e7\u00e3o que as ag\u00eancias agora possuem.”<\/p>\n

O sistema ajuda as ag\u00eancias a utilizarem os seus recursos limitados, inspeccionando apenas os carregamentos que s\u00e3o mais propensos a serem ilegais. Isto \u00e9 importante, uma vez que, em m\u00e9dia, os inspectores t\u00eam tempo para verificar apenas cerca de 10% de todos os carregamentos que passam pelas alf\u00e2ndegas. O Aeroporto de Heathrow, em Londres, sozinho processa 28 milh\u00f5es de animais vivos por ano.<\/p>\n

Os traficantes tiram vantagens desta falta de capacidade para movimentar animais vivos ou partes de animais sem fazerem muito esfor\u00e7o para os esconder. Eles acreditam que a vantagem est\u00e1 do seu lado.<\/p>\n

\"\"<\/a>
Um helic\u00f3ptero sobrevoa depois de um fiscal a bordo ter disparado um dardo tranquilizante contra um rinoceronte na Reserva de Ca\u00e7a de Pilanesberg, na \u00c1frica do Sul. REUTERS<\/figcaption><\/figure>\n

“Os agentes recebem muitas coisas, e n\u00f3s pedimos que eles identifiquem 20.000 esp\u00e9cies de coisas e derivados,” disse Rhyne. “\u00c9 t\u00e3o injusto pedir que um ser humano saiba de todas as coisas, por isso, o computador faz mais ou menos isso para eles.”<\/p>\n

O sistema venceu o Wildlife Crime Tech Challenge (Desafio de Tecnologia do Crime contra a Fauna Bravia), em 2016, promovido pela Ag\u00eancia dos EUA para o Desenvolvimento Internacional. Rhyne espera que o mesmo possa ser adoptado de forma mais ampla.\u00a0<\/span><\/p>\n

O NIS \u00e9 apenas uma forma atrav\u00e9s da qual as ag\u00eancias de cumprimento da lei est\u00e3o a ganhar vantagem sobre os criminosos, atrav\u00e9s do uso da aprendizagem autom\u00e1tica e de outras tecnologias.<\/p>\n

Examinando das Redes Sociais<\/strong><\/p>\n

O tr\u00e1fico ilegal da vida selvagem ocorre abertamente nas redes sociais. Embora os mais proeminentes s\u00edtios das redes socias agora pro\u00edbam a venda de animais, os neg\u00f3cios continuam a ser feitos naqueles lugares, e os traficantes de forma bem descarada exibem as suas actividades.<\/p>\n

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A c\u00e2mara da TrailGuard AI envia v\u00eddeos para um sistema que aprende a identificar animais, pessoas desconhecidas e sinais de ca\u00e7a furtiva.<\/figcaption><\/figure>\n

Um estudo de 2020 feito pela Alian\u00e7a para o Combate aos Crimes Virtuais descobriu que, apesar das restri\u00e7\u00f5es, os traficantes continuam a vender centenas de milhares de d\u00f3lares em animais vivos ou partes destes no Facebook. A alian\u00e7a afirma que 58% das p\u00e1ginas do Facebook envolvidas no com\u00e9rcio ilegal da vida selvagem utilizaram de forma clara a palavra “comprar,” “venda” ou “vender.”<\/p>\n

A aprendizagem autom\u00e1tica pode ajudar a identificar estes perpetradores. Um estudo feito pelos pesquisadores finlandeses, Enrico Di Minin e Christoph Fink, demonstrou que os algoritmos podem procurar por termos-chave, pessoas ou mesmo reconhecer esp\u00e9cies espec\u00edficas em fotografias e v\u00eddeos publicados nas redes sociais. Os programas podem ser feitos para reconhecer animais pelo som que emitem nos v\u00eddeos.<\/p>\n

“Todo o sistema pode ser automatizado para que os dados sejam extra\u00eddos directamente das plataformas das redes sociais,” escreveram os autores. “O conte\u00fado \u00e9 filtrado e apenas o relevante \u00e9 guardado para futuras investiga\u00e7\u00f5es por um computador ou uma pessoa.”<\/p>\n

Os sistemas de aprendizagem autom\u00e1tica tamb\u00e9m podem ser programados para identificar palavras-c\u00f3digo dos traficantes e padr\u00f5es de viagens suspeitos. Por exemplo, se uma pessoa for encontrada nas redes sociais a movimentar-se de um lado para outro entre pontos de maior actividade de tr\u00e1fico, essa pessoa pode ser marcada para investiga\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

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Administradores de reservas de ca\u00e7a apresentam peles de leopardo confiscadas dos ca\u00e7adores no Parque Nacional de Boma, no leste do Sud\u00e3o do Sul. AFP\/GETTY IMAGES<\/figcaption><\/figure>\n

Uma vez que os traficantes tendem a associar-se uns aos outros, os desenvolvedores podem criar um algoritmo para analisar todas as fotografias de um suspeito traficante para obter a sua informa\u00e7\u00e3o de contacto. Os perfis das redes sociais oferecem um tesouro valioso de informa\u00e7\u00e3o, incluindo localiza\u00e7\u00f5es, m\u00e9todos e n\u00fameros de telefone.<\/p>\n

“As pessoas envolvidas no com\u00e9rcio da vida selvagem, muitas vezes, t\u00eam perfis de Facebook abertos e exibem abertamente a sua riqueza,” Stephen Carmody, investigador-chefe da Wildlife Justice Commission (Comiss\u00e3o para a Justi\u00e7a da Vida Selvagem), disse ao The Independent<\/i>, um jornal do Reino Unido. “Eles s\u00e3o operacionalmente muito fracos. Eles n\u00e3o mudam de n\u00fameros de telefone de forma regular, encontram-se com os clientes nos mesmos bares ou restaurantes e n\u00e3o praticam a vigil\u00e2ncia. Em vez do crime organizado, eu chamaria crime desorganizado [dos criminosos da vida selvagem].”<\/p>\n

Melhor \u00d3ptica<\/strong><\/p>\n

Os avan\u00e7os na tecnologia das c\u00e2maras significam maior capacidade das autoridades policiais em fazer a vigil\u00e2ncia das fronteiras, estradas e reservas naturais. Mas a pergunta persiste: Como os investigadores podem classificar e categorizar estas imagens para descobrir dados valiosos e acabar com as actividades dos criminosos?<\/p>\n

Uma resposta pode ser encontrada numa c\u00e2mara do tamanho de um l\u00e1pis com o suporte da aprendizagem autom\u00e1tica. A institui\u00e7\u00e3o sem fins lucrativos RESOLVE desenvolveu o TrailGuard AI, em parceria com a empresa de tecnologia Intel. A c\u00e2mara envia v\u00eddeos para um sistema que aprende a identificar animais, marca pessoas desconhecidas e capta outros sinais da ca\u00e7a furtiva.<\/p>\n

Durante um teste de campo na Reserva Grumeti, na Tanz\u00e2nia, a TrailGuard ajudou as autoridades a apreenderem 30 ca\u00e7adores furtivos e a capturarem mais de 589 quilogramas de carne de ca\u00e7a. A equipa espera expandi-la para que seja utilizada em 100 reservas de ca\u00e7a em todo o continente.<\/p>\n

“As enormes fronteiras dos parques e os terrenos irregulares fazem com que os fiscais, muitas vezes, se apercebam da ca\u00e7a furtiva quando j\u00e1 \u00e9 muito tarde,” Eric Dinerstein, director de solu\u00e7\u00f5es da vida selvagem da RESOLVE, disse \u00e0 Al-Jazeera. “A TrailGuard age como um sistema de alerta antecipado, fazendo a transi\u00e7\u00e3o das equipas de fiscais para serem unidades totalmente m\u00f3veis e de resposta r\u00e1pida para que possam responder \u00e0queles que pretendam ser ca\u00e7adores furtivos e impedir os seus ataques.”<\/p>\n

Enquanto os programas avan\u00e7am, eles podem ser programados para reconhecer coisas como carca\u00e7as de animais ou armadilhas de ca\u00e7adores furtivos. Alguns sistemas est\u00e3o a desenvolver tecnologia preditiva que incorpora quantidades de dados para prever onde os ca\u00e7adores furtivos podem atacar a seguir.<\/p>\n

“Os algoritmos de reconhecimento de imagens podem analisar de forma r\u00e1pida a vasta quantidade de dados \u00f3pticos que chegam em forma de correntes de vigil\u00e2ncia e dar \u00e0s equipas um alerta antecipado de qualquer amea\u00e7a para que elas possam responder,” escreveu o Royal Society no relat\u00f3rio \u201cScience: tackling the illegal wildlife trade.\u201d “Os algoritmos podem diferenciar a presen\u00e7a da vida selvagem e de seres humanos. Isso ajuda as equipas pequenas a compreenderem onde est\u00e3o posicionados os animais selvagens e potenciais intrusos para que possam utilizar os seus recursos de forma eficaz.”<\/p>\n

A aprendizagem autom\u00e1tica tamb\u00e9m traz enormes possibilidades nos aeroportos e nos postos fronteiri\u00e7os, fazendo com que seja poss\u00edvel classificar atrav\u00e9s das imagens de raio-X j\u00e1 captadas para procurar por partes de produtos provenientes da vida selvagem, como ossos.<\/p>\n

Um projecto dirigido pelos pesquisadores da Universidade de New South Wales, na Austr\u00e1lia, foi capaz de utilizar tecnologia de raio-X para diferenciar espinhos de um animal criado domesticamente dum animal selvagem conhecido como equidna. Outras tecnologias est\u00e3o a ser desenvolvidas para identificar itens como chifres de rinoceronte ou marfim quando estes aparecerem num raio-X.<\/p>\n

Rhyne disse que j\u00e1 existe um reconhecimento global de que os agentes das fronteiras e os fiscais dos parques ficam transtornados com o \u00e2mbito do problema do tr\u00e1fico. “Colocamos um fardo indevido sobre os inspectores da vida selvagem e sobre as ag\u00eancias reguladoras,” disse. “Eles n\u00e3o est\u00e3o equipados para lidar com o que passa pelas fronteiras.”<\/p>\n

Ele disse que \u00e9 tempo de utilizarmos a aprendizagem autom\u00e1tica como uma forma de resposta. Encorajou a todos os pa\u00edses, independentemente das suas dificuldades financeiras ou limita\u00e7\u00f5es tecnol\u00f3gicas, a procurarem parcerias que ir\u00e3o permitir que utilizem a tecnologia para combater o tr\u00e1fico de produtos provenientes da fauna bravia. Existem empresas e grupos que est\u00e3o ansiosos por juntar for\u00e7as para combater este problema global. “Existe vontade suficiente no mundo para financiar e fazer isso,” disse Rhyne.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

\n

Como Funciona\u00a0A Apredizagem Autom\u00e1tica<\/strong><\/p>\n

Os programadores criam um algoritmo ou estabelecem regras, que ensinam a m\u00e1quina a reconhecer uma imagem, palavra, som ou outros pormenores importantes. Enquanto a m\u00e1quina recebe mais informa\u00e7\u00e3o e um especialista humano identifica manualmente quais dados, como uma fotografia, s\u00e3o importantes e quais n\u00e3o s\u00e3o, a m\u00e1quina pode melhorar a sua capacidade de identificar coisas importantes. Ela pode classificar nos v\u00eddeos ou nas p\u00e1ginas da internet de forma mais r\u00e1pida do que um ser humano, poupando tempo. Tamb\u00e9m pode ser programada para captar pormenores imprevis\u00edveis ao olho humano.<\/p>\n

Medidas Para Acabar\u00a0Com Os Crimes Contra A\u00a0Vida Selvagem<\/strong><\/p>\n

Redes Sociais: <\/b>Um algoritmo pode pesquisar as plataformas das redes sociais \u00e0 procura de palavras-chave ou imagens relacionadas com o tr\u00e1fico, a ca\u00e7a furtiva e a venda online de produtos provenientes da vida selvagem.<\/p>\n

Vigil\u00e2ncia: <\/b>C\u00e2maras emparelhadas com software de aprendizagem autom\u00e1tica podem identificar ca\u00e7adores furtivos, viaturas e animais nas reservas de animais selvagens, permitindo que os oficiais possam responder de forma mais r\u00e1pida. Elas tamb\u00e9m podem detectar tiros de armas e outros sons.<\/p>\n

Cumprimento da lei:
\n<\/b>Os fiscalizadores das fronteiras podem carregar documentos das alf\u00e2ndegas para os programas e os algoritmos ir\u00e3o fazer uma verifica\u00e7\u00e3o cruzada para certificar que n\u00e3o existam \u201csinais de alerta.\u201d Isso significa verificar se os vendedores est\u00e3o nas listas negras, garantir que o pa\u00eds de origem seja correcto e confirmar os pormenores, para ajudar os funcion\u00e1rios a determinarem se os animais que est\u00e3o a ser enviados correspondem aos animais que est\u00e3o na documenta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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