EcoMonitor: IA Contra o Desperdício

Inovação com IA Generativa no combate ao desmatamento e à coleta seletiva inadequada.

Resumo do Projeto

O sistema EcoMonitor foi concebido por alunos da 3ª série do Ensino Médio para enfrentar o desafio real do desmatamento. Ao longo de 12 encontros práticos, os estudantes utilizaram IA Generativa como apoio para estruturar códigos em Python e processar imagens de satélite.

O núcleo do projeto é um modelo de Machine Learning treinado para reconhecer padrões de degradação ambiental, permitindo a identificação sistemática de focos de desmatamento em larga escala a partir de imagens reais da NASA e do INPE.

Metodologia PBL

A experiência comprovou que a articulação entre PBL, Inteligência Artificial e Pensamento Computacional capacita os estudantes a resolverem problemas sociais complexos, desenvolvendo autonomia para navegar em cenários de incerteza ambiental e propor soluções baseadas em dados reais.

Destaques

Linguagem: Python
Dados: Imagens de Satélite
Modelo: Classificação / ML
Duração: 12 Encontros
Público: 3ª Série Ensino Médio

Classificação de Imagens de Satélite (Python)

Python / Machine Learning

import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Carregar dados de imagem de satélite (NDVI)
def analisar_desmatamento(imagem_ndvi):
    limiar_floresta = 0.4
    limiar_alerta   = 0.2

    if imagem_ndvi >= limiar_floresta:
        return "Floresta Preservada"
    elif imagem_ndvi >= limiar_alerta:
        return "Área de Alerta"
    else:
        return "Desmatamento Detectado"

# Exemplo de aplicação
resultado = analisar_desmatamento(0.15)
print(f"Classificação: {resultado}")