PGEB / UFF · Engenharia de IA para a Biodiversidade
BiodAI
Inteligência Artificial para Biodiversidade, Biossistemas e Solos Regenerativos
O BiodAI conecta engenharia de biossistemas, ciência de dados, inteligência artificial bayesiana e computação de alto desempenho para transformar dados ambientais complexos em recomendações seguras, rastreáveis e úteis para a sustentabilidade territorial.
Painel científico · em validação
O que é o BiodAI
Um centro para traduzir biodiversidade em inteligência decisória
O BiodAI é um núcleo de pesquisa voltado à Engenharia de IA para a Biodiversidade no ambiente PGEB/UFF. Sua proposta é desenvolver modelos computacionais capazes de integrar dados de solos, bioinsumos, sistemas naturais e processos produtivos para apoiar decisões ambientais com transparência, incerteza quantificada e responsabilidade científica.
Dados ambientais complexos
Integração de bases nacionais, globais e experimentais para representar sistemas vivos de forma robusta.
IA confiável
Modelos probabilísticos, interpretáveis e calibrados para apoiar decisões sob incerteza.
Biossistemas regenerativos
Aplicações em solos, bioinsumos, biodiversidade, clima e sustentabilidade territorial.
Infraestrutura científica
Uso de computação de alto desempenho, reprodutibilidade, versionamento e princípios FAIR.
"Biodiversidade não é apenas paisagem: é dado, memória ecológica, processo vivo e futuro possível."
O BiodAI trabalha para que inteligência artificial e engenharia de biossistemas sejam instrumentos de regeneração, segurança e tomada de decisão responsável.
Projeto em destaque
Recomendação Bayesiana de Bioinsumos para Solos Brasileiros
Biochar + biofertilizante de peixe + pó de rocha fosfatada, tendo a Terra Preta de Índio como referência funcional.
O projeto desenvolve um sistema computacional bayesiano para recomendar faixas seguras de aplicação de três insumos em diferentes classes de solos brasileiros. Em vez de tratar a Terra Preta de Índio como uma receita única, o modelo a representa como uma região multivariada de referência — composta por intervalos e distribuições de atributos químicos, físicos e biológicos.
Problema
Solos tropicais apresentam alta variabilidade, acidez, baixa disponibilidade natural de fósforo e respostas não lineares a insumos. Recomendações pontuais podem ignorar incertezas, restrições e riscos.
Solução
Um modelo probabilístico aprende com bases pedológicas, caracterização dos insumos e dados experimentais para prever respostas do solo e propor faixas seguras de intervenção.
Resultado esperado
Um protótipo de apoio à decisão capaz de entregar intervalos de recomendação, probabilidade de segurança e explicações sobre as variáveis que mais influenciam cada decisão.
Arquitetura científica
Da amostra ao apoio à decisão
O pipeline do BiodAI integra bases pedológicas, caracterização dos insumos e dados experimentais. Em seguida, modelos bayesianos estimam respostas do solo, quantificam incertezas e acionam um módulo de otimização restrita para sugerir faixas de aplicação seguras, interpretáveis e compatíveis com o domínio experimental.
Entrada
- Classe de solo / atributos laboratoriais
- Bases SiBCS, BD Solos, PronaSolos, IBGE, WoSIS, SoilGrids
- Caracterização de biochar, biofertilizante e pó de rocha
- Ensaios de mistura, incubação e vasos
Processamento
- Harmonização de dados
- Deep ensemble bayesiano
- Cabeça probabilística multiatributo
- Calibração conformal
- Otimização bayesiana restrita
Saída
- Faixas seguras de dose
- Medianas e intervalos preditivos
- Probabilidade de segurança
- Alertas de domínio experimental
- Explicabilidade e SHAP
Projetos
Frentes de pesquisa do BiodAI
Iniciativas conectadas ao projeto principal, cobrindo modelagem, insumos, dados e infraestrutura.
BioTPI Bayes
Sistema computacional para aproximar atributos de solos brasileiros à referência funcional da Terra Preta de Índio, usando biochar, biofertilizante de peixe e pó de rocha fosfatada com quantificação de incerteza.
- Protótipo de apoio à decisão
- Modelo probabilístico calibrado
- Recomendações com faixas seguras
- Relatórios de risco e confiança
Projeto Biochar Cambionhas
Linha técnico-científica dedicada à caracterização e uso de biochar produzido em Cambionhas como insumo prioritário para estudos de caso, validação externa e construção de cenários de manejo.
- Caracterização físico-química
- Parâmetros para o modelo
- Estudos de caso
- Integração com recomendação segura
Biofertilizante de Peixe
Vertente dedicada ao aproveitamento sustentável de resíduos de peixe para produção de biofertilizante, avaliando composição, estabilidade, segurança sanitária e efeito combinado com materiais ricos em carbono e fontes minerais.
- Caracterização do insumo
- Avaliação de segurança
- Integração com ensaios
- Dados para modelagem bayesiana
Dados FAIR para Biossistemas
Pipeline de integração, documentação e versionamento de dados pedológicos, experimentais e computacionais, seguindo princípios FAIR para ampliar rastreabilidade, interoperabilidade e reuso científico.
- Base harmonizada
- Metadados
- Versionamento
- Reprodutibilidade computacional
HPC para IA Ambiental
Uso do ambiente Santos Dumont/LNCC para treinamento de ensembles, validações cruzadas, simulações Monte Carlo, calibração, busca de hiperparâmetros e otimização restrita.
- Jobs reprodutíveis
- Paralelização de modelos
- Simulações probabilísticas
- Escalabilidade científica
Terra Preta de Índio: referência funcional, não receita fixa
A Terra Preta de Índio inspira o projeto por sua fertilidade persistente e riqueza em matéria orgânica, carbono pirogênico e nutrientes. O BiodAI traduz essa inspiração em uma meta computacional realista: uma região de referência multivariada, com incertezas explícitas e limites de segurança.
Dados vivos. Modelos confiáveis. Decisões regenerativas.
Integrantes
Equipe científica e parceiros técnicos
Pesquisadores e parceiros que conectam ciência do solo, agronomia, engenharia de biossistemas e inteligência artificial.
Impacto esperado
Mais do que prever: decidir com responsabilidade
O foco do BiodAI não é substituir a validação agronômica, mas ampliar a qualidade da decisão. Cada recomendação deve carregar faixas, incertezas, alertas e justificativas, permitindo que pesquisadores, gestores e técnicos compreendam riscos antes de intervir no solo.
Decisão com incerteza
Recomendações em faixas, não doses cegas.
Segurança agronômica
Restrições de pH, fósforo, salinidade, metais-traço e domínio experimental.
Sustentabilidade
Valorização de resíduos, carbono estável e remineralização criteriosa.
Ciência aberta
Dados organizados, metadados, rastreabilidade e princípios FAIR.
Aplicação territorial
Ferramenta para pesquisadores, gestores e técnicos agrícolas.
Tecnologias
Stack científico do BiodAI
Linha do tempo
Cronograma de execução (24 meses)
Revisão e alvo TPI
Revisão bibliográfica, definição da Terra Preta como região multivariada e seleção das classes de solo.
Dados e experimentos
Harmonização de bases, caracterização de insumos e planejamento de ensaios.
Modelagem bayesiana
Treinamento de ensembles, calibração, validação cruzada e quantificação de incertezas.
Otimização segura
Busca por faixas de aplicação sob restrições agronômicas, ambientais e sanitárias.
Protótipo e validação
Entrega de sistema de apoio à decisão, documentação e análise de desempenho.
Vamos construir modelos confiáveis para regenerar solos e orientar decisões territoriais
O BiodAI está aberto a colaborações científicas, parcerias experimentais, integração de bases de dados e desenvolvimento de aplicações em IA para biodiversidade e biossistemas.
Contato institucional a definir.