O Departamento de Energia dos Estados Unidos (DOE) resolveu unir dados para realmente saber, de forma científica, de que forma os painéis solares de usinas estão afetando as populações de pássaros. Ao custo de US$ 1,3 milhão, financiado pelo escritório de tecnologias solares do DOE, o Laboratório Nacional de Argonne, em Illinois, foi incumbido de desenvolver em três anos uma tecnologia para monitorar de forma econômica as interações das aves com a infraestrutura solar.

Segundo um estudo da própria Argonne, com base em dados disponíveis em 2016, entre 37,8 mil e 136 mil pássaros morrem por ano em colisões com painéis fotovoltaicos nos Estados Unidos. Embora seja um número baixo em comparação com colisões com edifícios e veículos, a ideia agora, com a pesquisa já em andamento desde junho, é aprender mais sobre e quando estas mortes ocorrem para ajudar a evitá-las.

O projeto combinará técnicas de visão computacional com uma tecnologia de inteligência artificial para monitorar locais de usinas e trajetos de pássaros e, a partir daí, coletar dados sobre o que acontece quando os animais voam, pousam ou colidem com os painéis.

É propósito da pesquisa também diminuir a frequência da vigilância humana e o trabalho de campo de técnicos para percorrer as instalações em busca de carcaças de pássaros. Isso porque esses procedimentos são considerados caros, demorados e limitados em frequência e extensão. Além disso, acabam por resultar em poucas descobertas sobre o comportamento de pássaros em torno dos painéis.

A tecnologia a ser desenvolvida, por meio de câmeras e modelos computacionais, visa coletar mais e melhores dados a um custo menor. Para atingir esse patamar de informações, os pesquisadores dividiram o escopo do projeto em três tarefas principais. A primeira visa detectar objetos em movimento perto dos painéis solares. A segunda identificará quais dos objetos são pássaros. E a terceira classificará os eventos, se pouso, voo ou colisão.

Além disso, faz parte do escopo construir modelos usando aprendizado profundo (deep learning), um método de inteligência artificial que cria modelos inspirados na rede neural do cérebro humano, o que torna possível “ensinar” os computadores a identificar pássaros e comportamentos, treinando-os em exemplos semelhantes. Em um projeto anterior, técnicos do Argonne treinaram computadores para distinguir drones voando no céu.

Inicialmente, os pesquisadores instalarão câmeras em uma ou duas usinas, gravando e analisando vídeos. As horas de vídeo serão processadas e classificadas manualmente para treinar o modelo de computador. Depois que o modelo for treinado, ele será executado internamente nas câmeras em um feed de vídeo ao vivo, classificando as interações em tempo real.

No final do projeto, o instituto de pesquisa terá desenvolvido um sistema de câmeras que pode detectar, monitorar e relatar atividades de pássaros em usinas solares. O sistema também notificará a equipe da instalação quando ocorrerem colisões. A tecnologia pronta estará disponível para testes de campo em grande escala em muitas usinas, quando será possível saber por exemplo quais tipos de pássaros são mais propensos a morrer, em quais horas ocorrem mais colisões, se a localização dos painéis influencia nas colisões e se as usinas fornecem um hábitat viável para pássaros.