Alexandre Assunção trabalha no desenvolvimento de soluções personalizadas para clientes públicos e privados da Tetra Tech América do Sul, com foco em geoprocessamento, sensoriamento remoto e programação. Atua de forma ativa na interlocução com as partes envolvidas e na supervisão de equipes.
Alexandre é graduado em Engenharia Ambiental pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), com parte da graduação realizada na Wayne State University (EUA). É especialista em Ciências de Dados pela PUC Minas e Mestre em Saneamento, Meio Ambiente e Recursos Hídricos pela UFMG.
Como você vê a evolução das tecnologias de geoprocessamento nos próximos anos, especialmente em relação à sustentabilidade?
As tecnologias voltadas para a ciência geoespacial têm se tornado cada vez mais representativas em diversas áreas. Atualmente, é comum que diversos tipos de organizações, em diferentes níveis de atuação, utilizem informações e recursos computacionais com a componente espacial. Isso porque os especialistas dependem de análises robustas para explicar, prever e resolver desafios, como desastres naturais, disseminação de doenças (como pandemias e endemias), monitoramento de ativos, prospecção de áreas, planejamento urbano, mudanças climáticas, gerenciamento de recursos naturais, agricultura de precisão, entre outros. Não é novidade que a quantidade de informação e as tecnologias têm crescido nos últimos anos. Portanto, nesse meio, nota-se uma tendência de migração de soluções baseadas no usuário singular, que trabalha com dados na máquina localmente, para soluções multiusuário, com grande volume de dados hospedados na nuvem. Um exemplo comum presente no nosso dia a dia é a utilização de WebGIS e serviços com informações espaciais, como dados de navegação, climatológicos e de infraestrutura urbana. Em relação à sustentabilidade, o termo ESG (Environmental, Social & Governance) vem ganhando força, e empreendimentos que buscam implementar padrões e boas práticas devem considerar que a ciência geoespacial permite o monitoramento, o gerenciamento e a análise de fatores ambientais, promove o entendimento das diferenças sociais e ocupacionais e favorece a transparência e a rastreabilidade no cumprimento de exigências legais relacionadas ao empreendimento.
Quais inovações recentes em ciência de dados você acredita que podem transformar a forma como abordamos problemas ambientais complexos? Como a Tetra Tech está inovando nesse sentido?
A área de ciência de dados vem se expandindo nos últimos anos, principalmente com a criação de métodos e modelos complexos que reproduzem a forma de pensar dos seres humanos. Percebe-se que os modelos, que antes eram triviais, transformaram-se em modelos complexos, denominados modelos de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e modelos generativos. Além disso, vivemos na era da informação, na qual muitos dados são registrados, compondo variáveis e indicadores que podem ser utilizados de forma combinada para explicar algum fenômeno ou processo. Dessa maneira, atualmente, as empresas possuem informações e métodos disponíveis para modelar problemas complexos que antigamente eram difíceis de resolver. Na área de ciência geoespacial, observa-se a elaboração e utilização de modelos para a classificação, segmentação e detecção de objetos em imagens. Modelos como esses ajudam na classificação do uso e cobertura do solo, na classificação de áreas queimadas e na contagem de objetos, como residências e navios. Quanto à inteligência artificial generativa, trata-se de uma área que avançou bastante com LLMs (large language models), disponibilizadas por empresas de tecnologia. Isso fez com que empresas de ciências geoespaciais acompanhassem a tendência, disponibilizando agentes inteligentes para apoiar colaboradores na elaboração de mapas e análises espaciais. Tenho certeza de que veremos muitos recursos integrados nos próximos anos.
Qual é a sua perspectiva sobre a implementação de inteligência artificial e aprendizado de máquina para a análise preditiva de variáveis ambientais?
A implementação de inteligência artificial e aprendizado de máquina para a análise preditiva de variáveis ambientais é uma abordagem inovadora e promissora. Estamos na era que a informação é amplamente disponível e de fácil acesso. Com a popularização da área de tecnologia, muitos dados conseguem conversar com diversas aplicações e é possível integrar inúmeras bases de dados de forma ágil. Isso permite que correlações e inferências possam ser feitas e que se estabeleça metodologias inovadoras. Na literatura observa-se estudos com o intuito de aplicar modelos de inteligência artificial para identificar espécies de plantas, monitorar a qualidade da água, quantificar fauna em lugares remotos, estimar a produção de sedimentos que acompanham vales e rios, dentre outros. A expectativa que tenho é que com a combinação de instrumentos para monitoramento conectados com práticas de IOT (Internet of Things) com recursos computacionais disponíveis para armazenamento e processamento desses dados, possamos obter a integração desejada para uma tomada de decisão mais informada por parte das organizações, otimizando a gestão de recursos e promovendo práticas sustentáveis. Cabe mencionar que precisamos prezar pelos desafios éticos, como a privacidade dos dados e a transparência dos algoritmos, além de garantir a qualidade das informações utilizadas.
Quais são os principais desafios que você enfrenta ao desenvolver soluções personalizadas em ambientes complexos, como projetos de controle ambiental ou mineração?
Ao propor uma solução que resolverá o problema do cliente, estamos absorvendo o problema que ele tem e tentando traduzi-lo em forma de solução. É como receber um quebra-cabeça sem a caixa. Portanto, os desafios são vários, como a dificuldade de implementação da solução, a combinação de tecnologias e a necessidade de reuniões para alinhamento e troca de experiências. Trabalhar na área de tecnologia aplicada a recursos minerais e meio ambiente traz desafios adicionais, devido à velocidade com que novas tecnologias surgem e ao dinamismo dos requisitos ambientais e minerários. Por isso, precisamos nos conectar cada vez mais com clientes, fornecedores e academia, abrindo-nos para conteúdos multidisciplinares e participando de eventos que tragam a inovação como ponto central.
Você tem uma carreira notável, com a conclusão recente de um mestrado em Saneamento, Meio Ambiente e Recursos Hídricos e uma contribuição significativa para a literatura sobre softwares geoespaciais. Que conselhos você daria a outros profissionais sobre como equilibrar estudos avançados e projetos desafiadores com as demandas do dia a dia?
Acreditem no trabalho e não pulem etapas. Há momentos em que ficamos confusos e nos sentimos perdidos em relação à nossa trajetória profissional e acadêmica, mas isso faz parte do processo. Para uma trilha nunca antes feita, o caminho nem sempre estará demarcado e batido; haverá momentos de confusão e reflexão. No entanto, tenha em mente que o objetivo de chegar ao fim o recompensará com uma vista extraordinária. Outro ponto que contribui para isso é tentar aproximar ao máximo as atividades, de modo que tarefas acadêmicas sirvam de inspiração para projetos no trabalho e aprendizados do trabalho possam ser levados para o meio acadêmico. Isso tornará o processo mais fluido. Não tem como negar que de certa forma o volume de compromissos profissionais irá pesar em compromissos sociais e isso vai bagunçar o planejamento social, por isso ter uma rede de apoio e entender que se trata de uma etapa a ser conquistada pode ajudar vocês a aproveitarem a jornada.