Sistema de suporte à decisão aplicado à restauração florestal
restauração florestal, inteligenia artificial, processamento digital de imagens
A restauração de ecossistemas degradados surgiu como um desafio global primordial no século XXI, sendo vital para mitigar as mudanças climáticas e preservar a biodiversidade. No entanto, a complexidade biológica e a vasta gama de variáveis ambientais tornam o planejamento dessas iniciativas uma tarefa árdua, mesmo para especialistas na área. Sistemas tradicionais de apoio à decisão frequentemente dependem de árvores de decisão estáticas ou modelos lógicos rígidos que não conseguem captar a natureza dinâmica do conhecimento ecológico sem uma extensa reprogramação manual. Este artigo apresenta o yvy, um sistema inteligente de apoio à decisão (IDSS) que integra a fusão automatizada de dados geoespaciais e inteligência artificial (IA) generativa para apoiar o planejamento da restauração por meio de diagnósticos ambientais automatizados e recomendações fundamentadas em evidências. Construída sobre uma arquitetura de microsserviços conteinerizados, a plataforma utiliza bases de dados públicas brasileiras e classificadores de aprendizado de máquina para gerar diagnósticos ambientais localizados com base em um histórico de 20 anos. Um mecanismo especializado de geração aumentada por recuperação (RAG) interage com *embeddings* para sintetizar protocolos técnicos diretamente a partir de literatura científica não estruturada. Um estudo de ablação foi realizado para isolar o desempenho de cada componente arquitetônico, utilizando o *framework* RAGAS em conjunto com avaliações cegas por pares realizadas por especialistas em restauração e silvicultura. Os resultados demonstram que a arquitetura completa do yvy reduz significativamente a latência da informação — de dias para minutos — ao mesmo tempo em que gera protocolos de restauração ecológica tecnicamente consistentes, altamente explicáveis e factualmente fundamentados.