Temperaturas mais quentes significam temporadas de gelo mais curtas para os inuítes em Sanikiluaq, Nunavut. Igualmente preocupante é a crescente imprevisibilidade dos blocos de gelo usados para viajar e caçar.
Pequenas polínias, onde correntes oceânicas, vento ou outros processos impedem a formação de gelo, podem ser muito perigosas e devem ser avistadas antes de viajar. Embora polínias sejam encontradas em lugares semelhantes anualmente, as mudanças climáticas tornam as informações sobre condições de gelo cada vez mais imprevisíveis mais importantes do que nunca.
“Embora as condições sempre tenham mudado a cada ano, a temporada de gelo agora diminuiu e os membros da comunidade estão relatando outros efeitos, como gelo mais fino, novas polínias, mais granizo e, especialmente, mais variabilidade nas condições do gelo”, diz Becky Segal, gerente de mapas da SIKU: a Indigenous Knowledge Social Network, uma plataforma comunitária criada pela Arctic Eider Society (AES) sediada em Sanikiluaq. “É por isso que as informações sobre gelo na SIKU estão sendo usadas por tantas pessoas no Ártico.” A SIKU é um aplicativo desenvolvido por e para os inuítes e fornece ferramentas e serviços para segurança no gelo, preservação da linguagem e clima.
Para trabalhar no compartilhamento de dados precisos e oportunos sobre onde as polínias estão localizadas e tornar a viagem no gelo mais segura, a AES começou a trabalhar com o VIP Lab da Waterloo Engineering. Usando dados validados por Inuit locais, o laboratório está desenvolvendo modelos de aprendizado de máquina para identificar áreas de águas abertas potencialmente perigosas em gelo marinho terrestre usando imagens de radar de abertura sintética (SAR). A saída desses modelos será combinada com conhecimento local e observações recentes das condições do gelo no aplicativo móvel e na plataforma da web do SIKU.
Segal diz que a equipe AES foi apresentada ao VIP Lab por colegas do Canadian Ice Service que falaram sobre a reputação do Waterloo Engineering Lab para trabalho de visão computacional em detecção de alvos de imagens de radar. Neil Brubacher do VIP Lab (BASc ’21 e MASc ’24 em engenharia de projeto de sistemas), sob a supervisão do Dr. David Clausi, codiretor do VIP Lab e professor de engenharia de projeto de sistemas e Andrea Scott, professora associada de engenharia mecânica e mecatrônica, assumiu o projeto com o apoio do programa Mitacs Accelerate Indigenous Pathways.
A primeira ordem do dia foi criar um conjunto de dados de polínias que pudesse ser usado para treinar modelos de aprendizado de máquina. Tal conjunto de dados foi desenvolvido colaborativamente entre o VIP Lab, a AES e a SmartICE, uma organização comunitária que dá suporte a produtos de informação baseados em dados produzidos por Inuit relacionados às condições locais de viagem do gelo marinho.
Brubacher diz que tentar identificar automaticamente áreas de gelo marinho e águas abertas a partir de imagens SAR é um campo de pesquisa bem estabelecido, com organizações como o Canadian Ice Service considerando tais algoritmos para produção de mapas de gelo em suporte à navegação de rotas de navegação. O que diferencia esse trabalho do VIP Lab e do AES é o pequeno tamanho das polínias sendo alvo e o público da comunidade do trabalho.
“O novo ângulo de pesquisa deste trabalho é observar o tamanho muito pequeno e a escassez dessas polínias de gelo firmes na imagem SAR”, ele diz. “É um pouco como encontrar uma agulha no palheiro.”
Os modelos desenvolvidos pela equipe podem detectar 90% das polínias alvo em condições de imagens claras, e eles continuam a melhorar a precisão observando como as detecções mudam em uma série de imagens.
Brubacher diz que a capacidade de unir o conhecimento de seus colegas do Waterloo VIP Lab e da comunidade Inuit com a qual ele trabalhou em Sanikiluaq foi muito benéfica.
“Estar em Waterloo no VIP Lab e estar cercado por pessoas que estão na vanguarda desses sistemas de aprendizado profundo fundamenta o trabalho em um nível de confiança e credibilidade”, diz Brubacher. “Discutir essa pesquisa com colegas e mentores que têm ampla experiência em visão computacional e sensoriamento remoto melhora tremendamente a qualidade da pesquisa.”
Depois de dois anos trabalhando no projeto, Brubacher teve a oportunidade de viajar para Sanikiluaq em janeiro e discutir a pesquisa com a comunidade.
“Foi uma profundidade incrível de conhecimento sobre gelo marinho, clima e práticas de segurança em viagens que tive o privilégio de vivenciar e ouvir”, ele diz. “Forneceu um contexto importante para o conhecimento local com o qual esses novos sistemas de tecnologia estão interagindo.”
A experiência presencial também incluiu Brubacher vendo polínias de perto pela primeira vez após examiná-las por dois anos na tela do seu computador. Ele também vivenciou pessoalmente a mudança do clima, com temperaturas em torno de -5 graus Celsius, em comparação com os típicos -20 graus Celsius que têm sido típicos para janeiro na região.
“Há mais variabilidade”, diz Brubacher. “Ouvi inuítes dizerem que o gelo que costumava ser previsível não é mais tão previsível. Mas também vi um otimismo em relação à adaptação a essas condições de mudança, incluindo um desejo de desenvolver tecnologias digitais eficazes que possam complementar o conhecimento indígena local. Derivar informações priorizadas pela comunidade a partir de imagens de sensoriamento remoto é um exemplo disso.”
Brubacher diz que os modelos de detecção de polínias desenvolvidos serão potencialmente expandidos para outras comunidades costeiras no Ártico, e que eles continuam investigando maneiras de combinar aprendizado de máquina e conhecimento local para criar os produtos de informação mais eficazes orientados à comunidade.
Segal concorda, dizendo que sua equipe gostaria de continuar trabalhando com o VIP Lab, com discussões adicionais sobre projetos futuros que incluem contagem de vida selvagem para várias espécies importantes para Sanikiluaq, como o pato Eider. Isso está vinculado a outras pesquisas no VIP Lab para contagem de baleias em imagens aéreas.
Val Maloney
