A startup sueca Flox Intelligence está a implementar dispositivos com IA que afastam animais selvagens das linhas ferroviárias, pistas de aviação e estradas. Uma câmara identifica a espécie e o dispositivo emite sons ajustados à situação. Segundo a fundadora, Sara Nozkova, estão em funcionamento cerca de 150 unidades na América do Norte, na Europa e na Austrália. A empresa foi escolhida como uma das finalistas do Startup Battlefield 200, a competição de startups da TechCrunch Disrupt, realizada em São Francisco em outubro de 2026.
Os números do conflito entre animais e infraestruturas de transporte
Os conflitos entre animais selvagens e infraestruturas de transporte estão longe de ser raros. A Administração Federal da Aviação dos EUA (FAA) estima que as colisões com animais selvagens causaram perdas à aviação civil norte-americana de cerca de 272 milhões de dólares por ano, em média, entre 1990 e 2025. A empresa ferroviária francesa SNCF afirma que mais de 8000 comboios por ano são afetados por animais que entram nas linhas, o que faz deste problema uma das cinco principais causas de atrasos. Só na Bretanha, em 2023, 120 comboios colidiram com animais, afetando a circulação de 660 comboios e provocando atrasos num total superior a 15 000 minutos.
A história que despertou o interesse da fundadora, Nozkova, pelo problema é também marcante. Quando tinha 8 anos, o comboio em que viajava para Mumbai parou com um estrondo e, segundo conta, demorou cerca de oito horas a voltar a andar. A cauda de um bisonte selvagem estava presa num ramo junto à linha. Pensou que se tratava de algo típico do interior da Índia, mas mais tarde percebeu que acontecia em todo o mundo.
Sirenes, luzes, vedações, aves de rapina e até o abate de animais. As medidas adotadas até agora têm-se centrado em «incomodar» os animais para os afastar. Nozkova considera que «a resposta não está em fazer mais barulho», provavelmente por reconhecer os limites dessa abordagem.
Em vez de fazer mais barulho, adaptar a resposta ao animal
O dispositivo da Flox começa por ser ativado quando um sensor de movimento deteta alguma atividade. Em seguida, a câmara entra em funcionamento e o modelo de IA instalado no próprio dispositivo identifica a espécie que está por perto. Por fim, emite um som adequado a essa espécie para a afastar.
O essencial é não emitir sempre o mesmo som. Os animais habituam-se quando são expostos repetidamente ao mesmo estímulo. Por isso, o dispositivo aprende com a experiência no terreno e vai alterando os padrões de resposta, explica Nozkova. Tal como os pombos que deixam de se desviar das pessoas debaixo dos candeeiros de rua, a habituação é o maior ponto fraco das estratégias de dissuasão.
Também importa que se trate de «IA de periferia» (edge AI), que processa os dados no dispositivo no local, e não na nuvem. Estes equipamentos são instalados em locais como linhas ferroviárias, terrenos agrícolas e parques nacionais, onde as comunicações podem ser instáveis. A capacidade de analisar a situação e agir no local, sem enviar as imagens para longe, é uma solução adequada às exigências da operação no exterior.
O «ponto cego» da condução autónoma que Nozkova identificou
Nozkova tem 13 anos de experiência nos setores dos transportes e da condução autónoma. Uma das conclusões a que chegou foi que as máquinas têm um bom desempenho em ambientes organizados por humanos, mas revelam dificuldades assim que a natureza entra em cena. Ao contrário de cidades, linhas de produção ou armazéns, onde as configurações são definidas e os objetos são conhecidos, a natureza é complexa e está sempre em movimento.
Mais tarde, integrou o laboratório de IA do Instituto Real de Tecnologia KTH, em Estocolmo, e começou a investigar sistemas que adaptam a resposta ao comportamento e à espécie dos animais. Em 2020, o projeto deu origem à Flox Intelligence, uma spin-off da KTH.
Aplicações que vão além das infraestruturas de transporte
Segundo a empresa, cerca de 150 dispositivos estão em funcionamento nas imediações de aeroportos, ao longo de estradas e linhas ferroviárias, em parques nacionais, terrenos agrícolas e zonas urbanas, bem como em minas, subestações elétricas e outras infraestruturas críticas. Nas linhas ferroviárias e nas estradas, os principais locais de instalação são as extremidades das vedações que cruzam rotas de migração de animais selvagens e as passagens de nível. Os dispositivos funcionam a bateria e podem ser montados em postes ou árvores.
O software é outro pilar da empresa. Permite consultar a localização dos dispositivos e as condições no terreno, além de ser utilizado na elaboração de relatórios para efeitos de conformidade regulamentar e na monitorização da biodiversidade. Assim, os dispositivos não servem apenas para afugentar animais: funcionam também como uma rede de sensores no terreno, que regista os seus movimentos.
A longo prazo, a empresa pretende permitir que o software seja instalado em máquinas que operam ao ar livre, como comboios, automóveis e drones. A ideia é passar de dispositivos fixos para os «olhos» de máquinas em movimento, com aplicações que vão além do controlo de animais selvagens.
Poderá a IA que compreende a natureza tornar-se a próxima camada de perceção?
O modelo de receitas combina a venda dos dispositivos com uma taxa anual de utilização do software e da IA, cobrada a partir do segundo ano após a instalação. Para as empresas que integram o software em veículos como comboios, a Flox estabelece parcerias OEM e cobra uma taxa anual. A fabricante de material circulante Alstom é uma das parceiras. Nozkova afirma que a empresa prevê receitas de cerca de 1,5 milhões de dólares até ao final de 2026.
Em termos de financiamento, já angariou cerca de 5 milhões de dólares nas rondas pré-seed e seed. A ronda seed foi liderada pela Unconventional Ventures e pela Tilia Impact Ventures, com a participação da GENIUS NY, da Norrsken, da Satgana e de investidores-anjo. A empresa está agora a avançar com uma ronda Série A de 10 milhões de dólares, que pretende destinar sobretudo à expansão da atual frota, de cerca de 150 unidades para vários milhares, e ao alargamento da sua atuação para além da fauna selvagem.
Também enfrenta concorrentes. O Scarecrow, da Robin Radar, afugenta as aves com sons de alerta específicos de cada espécie e regista a atividade. A iCHASE comercializa um sistema que deteta aves com recurso à visão por computador e as afasta com lasers em movimento. Nozková destaca a amplitude do sistema e os dados acumulados no terreno como pontos fortes. Descreve-os como «dados de referência recolhidos no terreno» sobre as condições em que alces e ursos-pardos se deslocam em segurança.
Nozková afirma que a IA física está a sair das fábricas para o exterior, um ambiente caótico e repleto de seres vivos. Comboios, camiões, drones, tratores, robôs e outras máquinas que operam ao ar livre terão, mais cedo ou mais tarde, de compreender a natureza, e a «inteligência natural» será a próxima camada das tecnologias de reconhecimento, defende. Enquanto a condução autónoma tem aperfeiçoado a capacidade de distinguir pessoas e automóveis, a identificação de animais selvagens e a previsão do seu comportamento continuam a ser áreas pouco exploradas. Poderá a tecnologia que procura colmatar essa lacuna reduzir os acidentes sem ferir os animais? A expansão para vários milhares de unidades começará a dar a resposta.
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