Por Andrew Deck*
Em 2018, Joseph Poliszuk fugiu da Venezuela. Naquele ano, após expor a corrupção no governo do então presidente Nicolás Maduro, ele se tornou alvo de processos judiciais movidos por ricos apoiadores de Maduro. Ele e vários de seus colegas do veículo independente Armando.info arrumaram suas coisas e fugiram do país sob ameaça de prisão.
Durante anos, Poliszuk publicou reportagens sobre o sul da Venezuela, região composta por Estados pouco povoados que abrangem grandes extensões da Bacia Amazônica e da Bacia do Rio Orinoco. Por meio de reportagens de campo, Poliszuk expôs minas de ouro ilegais, operações de narcotráfico e crimes contra grupos indígenas espalhados pelas florestas tropicais da região. Agora exilado -primeiro trabalhando da Colômbia, depois do México- Poliszuk foi forçado a repensar a maneira de realizar seu trabalho a milhares de quilômetros de distância. Ele começou a experimentar investigações via satélite.
As imagens de satélite têm ajudado jornalistas investigativos há muito tempo a coletar informações sobre zonas de conflito e a monitorar mudanças em paisagens remotas. Agora, em uma nova onda de investigações baseadas em satélite, os repórteres estão utilizando modelos de aprendizado de máquina para automatizar partes desse trabalho e ampliar suas análises a um nível sem precedentes.
Essa inovação é mais visível no jornalismo ambiental. Poliszuk é apenas um de um grupo de repórteres investigativos sul-americanos que usaram dados geoespaciais e reconhecimento de padrões com inteligência artificial para rastrear mineração ilegal, operações de extração madeireira em larga escala e pecuária na Amazônia.
Com o aumento da mineração ilegal de ouro durante a pandemia de covid-19, Poliszuk percebeu que havia uma história interessante em documentar o crescimento dessas minas nas florestas tropicais da Venezuela. Mas vasculhar manualmente as imagens de satélite de mais de 50 milhões de hectares de floresta tropical não era viável. Poliszuk se perguntou se seria possível treinar um modelo de aprendizado de máquina para detectar as cicatrizes das crateras de mineração nessas imagens, bem como as pistas de pouso vizinhas, abertas em meio à densa vegetação e usadas para transportar minerais.
Com o apoio financeiro e editorial da 1ª bolsa da RIN (Rede de Investigações da Floresta Tropical) do Centro Pulitzer e o apoio técnico da organização sem fins lucrativos Earth Genome, Poliszuk conseguiu fazer exatamente isso. Em janeiro de 2022, ele co-publicou seu 1º artigo usando o modelo personalizado de aprendizado de máquina em uma série no El País intitulada “Corredor Furtivo”.
Poliszuk conseguiu identificar 3.718 locais de mineração de ouro nos Estados venezuelanos do Amazonas e Bolívar. Algumas dessas minas operavam dentro de terras indígenas protegidas e no Parque Nacional Canaima, onde fica o Salto Ángel, a cachoeira mais alta do mundo. Ao cruzar mapas que identificavam a atividade de mineração com dados sobre crimes fornecidos pelas autoridades venezuelanas, Poliszuk também conseguiu determinar se as minas eram administradas por organizações criminosas venezuelanas, grupos guerrilheiros colombianos ou garimpeiros brasileiros.
Na semana seguinte à publicação de uma das primeiras reportagens de Poliszuk na série do El País, os militares venezuelanos anunciaram que haviam bombardeado diversas pistas de pouso ilegais que operavam na região.
“Tenho 20 anos de experiência na cobertura da [mineração ilegal]… graças a essa tecnologia, posso mostrar às pessoas a dimensão desse fenômeno”, disse-me Poliszuk. “Graças a esse movimento, entendemos que podemos rastrear pelo ar o que não conseguimos comprovar a pé”.
A VISTA DE CIMA
Mesmo para jornalistas que não trabalham no exílio, o trabalho de campo na Amazônia traz consigo uma série de problemas de acessibilidade e riscos de segurança. Poliszuk relatou que uma viagem da capital venezuelana até uma das minas no estado do Amazonas envolve um voo de duas horas, uma viagem de carro de 6 horas, uma viagem de barco de quatro horas e, em seguida, mais quatro horas de caminhada pela selva -frequentemente por territórios perigosos ocupados por milícias armadas. Esses mesmos grupos costumam deter o monopólio do petróleo e do gás na região, o que pode encarecer o combustível e dificultar seu acesso.
“É perigoso. É desafiador. Não dá para ir lá como se vai de Boston a Washington, ou de Caracas a Maracaibo”, disse ele.
No mesmo ano em que Poliszuk apresentou seu projeto ao Pulitzer Center, o jornalista brasileiro desenvolveu uma investigação semelhante com a bolsa RIN. Ele também utilizou modelos de aprendizado de máquina da Earth Genome, que colabora com diversos jornalistas para realizar investigações ambientais e de direitos humanos baseadas em inteligência artificial. Potter publicou várias reportagens importantes na revista Intercept Brasil, que identificaram centenas de pistas de pouso até então desconhecidas na Amazônia brasileira e documentaram a explosão da mineração ilegal de ouro em terras indígenas protegidas. O The New York Times publicou sua própria investigação baseada na análise de imagens de satélite, em colaboração com Potter e o Pulitzer Center no processo de apuração.
“Era como um grupo de reflexão tentando descobrir como fazer esse trabalho”, disse Poliszuk sobre sua experiência no programa de bolsas da RIN. “Foi um ótimo momento para pensar em um novo jornalismo -uma outra maneira de fazer as coisas”.
Com base na robustez dessas investigações iniciais, o Pulitzer Center decidiu construir uma plataforma dedicada que utiliza aprendizado de máquina para monitorar a atividade de mineração nos nove países que compõem a Bacia Amazônica. A Earth Genome desenvolveu a interface e contribuiu com os modelos de detecção geoespacial subjacentes. O grupo de defesa ambiental sem fins lucrativos Amazon Conservation contribuiu com apoio na arrecadação de fundos e ajudou a desenvolver métricas de impacto. Em 2022, as 3 organizações parceiras lançaram o Amazon Mining Watch.
“Esse foi o começo -inspirados pelos trabalhos de Joseph e Hyury, conseguimos extrapolar e abranger toda a Amazônia”, disse , ex-diretor de investigações ambientais do Pulitzer Center.
Nos primórdios, o Amazon Mining Watch dependia de pequenos modelos de aprendizado de máquina específicos para cada tarefa. Esses modelos eram treinados pela própria Earth Genome e personalizados apenas para identificar locais de mineração de ouro e aeródromos em imagens de satélite. Atualmente, porém, a Earth Genome está experimentando modelos geoespaciais mais robustos -modelos pré-treinados com grandes volumes de dados, incluindo imagens de satélite, mas também dados de radar, cobertura do solo e elevação.
É provável que esses modelos maiores tornem as investigações geoespaciais ainda mais acessíveis aos jornalistas, e não apenas àqueles que cobrem a Amazônia ou a mineração ilegal.
“Da mesma forma que as pessoas descobriram como realizar o treinamento não supervisionado de modelos de IA para texto -técnicas que evoluíram para modelos de linguagem complexos- elas fizeram o mesmo no espaço de dados geoespaciais”, disse Edward Boyda , físico e cofundador da Earth Genome. “Com pouquíssimas informações adicionais do usuário -talvez apenas alguns exemplos- o modelo pode ser ajustado de forma eficaz para detectar uma ampla variedade de objetos na superfície da Terra”.
ALÉM DA AMAZÔNIA
O Pulitzer Center e a Earth Genome estão agora em parceria com a organização sem fins lucrativos Code for Africa para levar uma plataforma semelhante ao continente africano. No início deste mês, as organizações o lançamento do Africa Mining Watch. A plataforma utilizará modelos de detecção geoespacial para monitorar operações de mineração na região da Curva Tropical, que inclui a Bacia do Congo, a 2ª maior floresta tropical do mundo. O lançamento público está previsto para julho.
Na semana passada, no Dia da Terra, 25 jornalistas de toda a África participaram de uma maratona virtual de mapas com duração de sete horas para experimentar a plataforma e testar sua capacidade de identificar minas em suas áreas de cobertura.
“Minha esperança é que o Africa Mining Watch seja uma plataforma menos ligada à história da mineração de ouro e mais à história dos minerais estratégicos”, disse Faleiros, referindo-se às minas de cobalto, cobre e coltan encontradas na Bacia do Congo.
A Earth Genome também está construindo sua própria plataforma para aproveitar esses modelos fundamentais para jornalistas. A ferramenta, Earth Index, permite que um repórter, pesquisador ou formulador de políticas acesse a plataforma e selecione uma região no mapa-múndi. Depois de selecionar exemplos do que eles estão interessados em identificar -digamos, uma mina de ouro artesanal em Gana– a plataforma destaca outras potenciais minas de ouro na região.
Em sua fase beta, acessível apenas por convite, o Earth Index foi usado para investigar extração ilegal de madeira na Albânia, plantações comerciais de flores em Uganda e produção de óleo de palma no Brasil. Boyda afirma que planejam lançar o Earth Index publicamente no final de abril.
“A ideia do Earth Index é, em vez de fornecer os dados às pessoas, dar-lhes a ferramenta para criarem seus próprios dados”, disse Boyda. “Alguém que trabalha em uma área específica conhece esse contexto melhor do que nós jamais poderíamos. Com essa ferramenta, eles podem criar o conjunto de dados que desejarem”.
*Andrew Deck é redator da equipe do Nieman Lab, especializado em IA.
Texto traduzido por Leonardo Gimenes. Leia o original em inglês.
O Poder360 tem uma parceria com duas divisões da Fundação Nieman, de Harvard: o Nieman Journalism Lab e o Nieman Reports. O acordo consiste em traduzir para português os textos do Nieman Journalism Lab e do Nieman Reports e publicar esse material no Poder360. Para ter acesso a todas as traduções já publicadas, clique aqui.
Fonte:: poder360.com.br
