Olá mundo

Motivado pela linha do tempo com que participei na reunião da fogueira organizada pela Turing Way, a minha primeira entrada no blog é uma reflexão sobre a minha viagem ao longo dos últimos 11 anos.

Resumirei as minhas experiências mais relevantes em ciência ambiental aberta e tecnologia da informação através de uma série de anedotas por etapas. Tais anedotas vão para além das técnicas e incluem oportunidades que partilho para outros identificados com caminhos semelhantes para tirar partido.

Vamos começar!

Etapa 0 _{^{inícios, < 2011}}

Embora não o pudesse refletir na minha linha temporal, desde os meus estudos de graduação em Engenharia Agrícola obtive as minhas primeiras abordagens em tecnologias de informação espacial. Tive a oportunidade de tomar assuntos relacionados com dados espaciais e modelação como parte do programa de pós-graduação em Geoinformática na minha alma mater, a Universidade Nacional da Colômbia. Fiz também um intercâmbio para a Universidade de São Paulo, Brasil, onde conheci uma nova cultura e participei em grupos de investigação utilizando tecnologias de geoprocessamento aplicadas a estudos ambientais e agrícolas. Neste intercâmbio, recebi formação em várias ferramentas de processamento de imagem de satélite, tanto em ferramentas de licença fechada como ERDAS e ENVI, como aquelas de licença aberta como SPRING. Além disso, as minhas competências em SIG foram principalmente em ArcGIS, e um pouco em QGIS. Ya finalizando mis estudios, en el mes de Mayo de 2011 tuve la oportunidad de poner a prueba mis conocimientos con mi primera consultoría realizando una base de datos y cartografía para un catálogo de plantas medicinales en Colombia (ver detalles aquí).

Oportunidade 1 - Mobilidade internacional

Sabia que a maioria dos programas de licenciatura têm programas de intercâmbio com universidades internacionais? Por exemplo, o Gabinete de Relações Inter-institucionais (ORI) da Universidade Nacional da Colômbia tem uma série de acordos com múltiplas universidades em todo o mundo. Graças a estes acordos, pude passar 6 meses no Brasil, e também recebi apoio para participar numa conferência no XV Simpósio de Sensoriamento Remoto de Brasil, onde apresentei resultados de investigação de um dos grupos em que estive envolvido (ver o artigoaqui). Se é estudante de graduação ou pós-graduação, convido-o a dar uma vista de olhos a estes programas, que muitas vezes passam despercebidos, mas que são muito benéficos para a aprendizagem sobre culturas e formas de aplicar a ciência noutros contextos.

Etapa 1 _{^{dados abertos do desmatamento, 2011-2014}}

Como parte do meu programa de graduação juntei-me ao projecto Terra-i no Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), agora conhecido como a Aliança Bioversity-CIAT. Este projecto teve um impacto muito positivo no meu desenvolvimento profissional. Terra-i é uma iniciativa para a monitorização global da perda de habitats através da geração de dados livres e abertos das alertas de desmatamento. Debido a la relevancia del proyecto con la agenda de la organización, participé en varios subproyectos que usaban los datos de la herramienta para cuantificar el estado de los ecosistemas en Latinoamérica y Caribe así como para pronosticar el impacto de proyectos de infraestructura vial en la región (ver detalles aquí).

Como investigador proativo, representei o projecto em vários eventos internacionais sobre conservação, silvicultura e tecnologias geoespaciais. Também promovi extensivamente a utilização de dados abertos através de estudos de caso no blogue do projecto (ver, por exemplo ). Fui o autor e coordenador de um protocolo de validação no terreno de alerta de desmatamento na Amazônia peruana, que mais tarde foi replicado noutras regiões. Em termos de comunidades, fui bolseiro da Society for Conservation GIS (SCGIS), um programa financiado pela ESRI e organizações ambientais, que recomendo pessoalmente para melhorar os conhecimentos em ferramentas GIS e para me encontrar com outros pesquisadores de todo o mundo que aplicam estas tecnologias para a conservação.

Oportunidade 2 - Programas de formação GIS

Como mencionei no final, tive a oportunidade de ser um membro do programa SCGIS. A candidatura está aberta anualmente e selecciona profissionais que trabalham na área da conservação para melhorar os seus conhecimentos em ferramentas SIG, principalmente ArcGIS (ver detalhesaqui). O programa também permite aos bolseiros apresentar o seu trabalho na conferência de utilizadores da ESRI assim como na conferência anual SCGIS. O processo é muito competitivo, mas com boa motivação, preparação e provas de trabalho de conservação no formulário de candidatura é possível ser selecionado. É importante notar que o programa cobre parcialmente os custos, pelo ser necessário ter apoio externo para determinadas despesas, tais como bilhetes de avião e vistos, se necessário. Outros programas de formação ou escolas de verão podem ser encontrados sobre diferentes tópicos para além da conservação. O meu conselho é que procure aqueles em que tem uma forte afinidade, e onde oferecem a possibilidade de permanecer ligado aos instrutores e colegas que fazem parte da sua coorte.

Etapa 2 _{^{MSc. e doutoramento em Geografia, 2014-2020}}

Como parte do projecto Terra-i, conheci Mark Mulligan, professor no King's College London, com quem, em colaboração com o projecto Terra-i, estudamos as causas da desmatamento no bioma amazônico. Foi um período em que treinei e apliquei a ciência dos dados, a inteligência artificial e a computação em nuvem. De esta manera, en mi maestría analicé los patrones espaciales de la deforestación mediante el uso de minería de datos y análisis fractal (ver detalles aquí). Utilizando duas fontes de dados abertas sobre desmatamento, Terra-i e os mapas Global Forest Change, a minha investigação foi capaz de mapear a distribuição espacial dos padrões espaciais associados a diferentes agentes de desmatamento. En el doctorado tuve un abordaje más profundo con la aplicación de técnicas de análisis de las series de tiempo para extraer información de las coberturas y uso posterior a la deforestación a partir de imágenes satelitales (ver detalles aquí). Esta investigação inovou o uso de redes neurais recorrentes convolutivas para a classificação de séries temporais de imagens MODIS. Os modelos foram treinados utilizando recursos de hardware do projecto Terra-i, bem como créditos de computação em nuvem do Google.

Para além dos avanços técnicos durante os meus estudos, penso que o mais excitante foi maximizar a colaboração e a mobilidade (intercâmbios, estágios, conferências e grupos de investigação). Por ejemplo, en mi maestría hice un intercambio en Global Canopy, una ONG ambiental con sede en Oxford, Reino Unido en la cual hice un análisis de la seguridad hídrica en el Amazonas (ver detalles aquí). Como estudante de doutoramento, fiz intercâmbios em 2011 no HEIG-VD na Suíça e depois em 2019 na sede regional asiática do CIAT no Vietname. Na primeira instituição recebi formação em programação Python, Big Data e Deep Learning no laboratório dirigido pelo Professor Andres Perez-Uribe, e na segunda aperfeiçoei a análise e a modelação com o meu co-supervisor no CIAT, Dr Louis Reymondin. Gostaria também de destacar o estágio de verão de 2018 em Satellite Application Catapult no campus de pesquisa e inovação de Harwell (Reino Unido) onde participei no acelerador Frontier Development Lab (FDL). En esta aceleradora participé con otros investigadores afiliados en instituciones de Europa para el mapeo de asentamientos ilegales a partir de imágenes de resolución media como Sentinel 2 y muy alta como WorldView-4 (ver detalles aquí).

Oportunidade 3 - Créditos de pesquisa gratuitos para computação em nuvem da Google e da Microsoft

Além de recever os recursos de hardware do projecto Terra-i, tomei a iniciativa de explorar a computação em nuvem através do programa educativo da Google e da Microsoft. Google cuenta con un programa de créditos para la investigación. Por outro lado, a Microsoft tem o programa AI for Earth no qual patrocina os créditos da plataforma Azure para a investigação relacionada com o ambiente. Ao contrário do programa generalizado do Google, oAI for Earth vai além da prestação do serviço da nuvem e visa ligar todos os pesquisadoras e iniciativas, propondo metodologias baseadas na ciência dos dados e IA para ter impacto nos seus projectos ambientais. Não sou a favor de nenhum dos programas, pois cada um deles tem as suas vantagens de acordo com as necessidades da investigação e da comunidade a que desejam pertencer. Para ambos os programas, é necessário preencher um formulário de candidatura que coloque uma série de questões de investigação e uma estimativa do total de créditos necessários. Para maximizar as suas oportunidades de ser selecionado, a minha sugestão é tirar partido da subscrição experimental de cada fornecedor de nuvens. Desta forma, podem fazer uma melhor estimativa dos créditos necessários, bem como dos serviços adicionais que podem mencionar no pedido.

Resumo

Nesta primeira prestação de Alejandro 101 resumi as minhas experiências desde a graduação até ao doutoramento. Foram pessoas diferentes que me inspiraram e eu fui capaz de colaborar durante todos estes anos. Foi um período cheio de muitas realizações profissionais e pessoais com algumas amizades muito valiosas que ainda mantenho, bem como a satisfação de poder iniciar a família Coca Calderón durante o terceiro ano do doutoramento.

Na próxima prestação continuarei com a segunda parte da linha temporal, a partir da qual acredito estar a construir com sucesso novas fundações para uma liderança da ciência ambiental aberta. Também vou discutir oportunidades e experiências que possam ser de interesse!

Para uma ciência inclusiva e transparente 🚀