A startup sueca Flox Intelligence está a implementar dispositivos com IA que afastam animais selvagens de linhas ferroviárias, pistas de aterragem e estradas. O sistema identifica as espécies através de câmaras e emite sons adequados 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 uma das finalistas da competição de startups «Startup Battlefield 200», organizada durante o TechCrunch Disrupt, em São Francisco, em outubro de 2026.
O conflito entre animais e infraestruturas de transporte em números
Os conflitos entre animais selvagens e infraestruturas de transporte estão longe de ser raros. Segundo estimativas da Administração Federal da Aviação dos EUA (FAA), os prejuízos causados por colisões com animais selvagens na aviação civil norte-americana ascendem, em média, a cerca de 272 milhões de dólares por ano, entre 1990 e 2025. A empresa ferroviária francesa SNCF refere que mais de 8000 comboios por ano são afetados por animais que entram nas linhas, e que esta é 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 que, no total, ultrapassaram os 15 000 minutos.
O episódio que despertou o interesse da fundadora, Nozkova, pelo problema também é marcante. Quando tinha 8 anos, um comboio com destino a Mumbai parou com um estrondo, e terão passado cerca de oito horas até voltar a andar. Diz que o rabo de um bisão selvagem ficara preso num ramo junto à linha. Embora julgasse que era algo próprio das zonas rurais da Índia, conta que mais tarde percebeu que acontecia em todo o mundo.
Sirenes, luzes, vedações, aves de rapina e até o abate. As abordagens tradicionais têm-se centrado sobretudo em «incomodar» os animais para os afastar. Foi provavelmente por sentir os limites destas soluções que Nozkova concluiu que «a resposta não é fazer mais barulho».
Não mais barulho, mas uma resposta adaptada a cada animal
O dispositivo da Flox começa por ser ativado quando um sensor de movimento deteta algo. Em seguida, a câmara entra em funcionamento e o modelo de IA instalado no aparelho identifica a espécie do animal que está nas proximidades. Por fim, emite um som adequado a essa espécie para a afastar.
O aspeto essencial é não emitir sempre o mesmo som. Os animais habituam-se quando são repetidamente expostos ao mesmo estímulo. Por isso, explica Nozkova, o dispositivo aprende com a experiência no local e vai alterando os padrões de resposta. Tal como os pombos deixam de se desviar das pessoas debaixo dos candeeiros, a habituação é precisamente o que mais compromete as medidas de dissuasão.
Também é importante o facto de se tratar de «IA de edge», que processa os dados no próprio aparelho, em vez de na nuvem. Os dispositivos são instalados em locais onde a ligação à rede pode ser instável, como junto a linhas ferroviárias, em terrenos agrícolas ou em parques nacionais. Poder tomar decisões e agir no local, sem enviar as imagens para longe, é uma escolha de conceção adequada às condições reais de funcionamento 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. Nesse percurso, percebeu que as máquinas são muito eficientes em ambientes organizados por seres humanos, mas ficam desorientadas assim que a natureza se intromete. Ao contrário de cidades, linhas de produção fabris ou armazéns, onde a configuração é definida e os objetos são conhecidos, a natureza é complexa e está sempre em movimento.
Mais tarde, juntou-se ao laboratório de IA da KTH, Instituto Real de Tecnologia de Estocolmo, onde começou a investigar sistemas que adaptam a resposta ao comportamento e à espécie dos animais. Em 2020, este trabalho deu origem à Flox Intelligence, uma empresa resultante de um spin-off da KTH.
Aplicações para além das infraestruturas de transporte
Segundo a empresa, cerca de 150 dispositivos estão em funcionamento em infraestruturas críticas, incluindo zonas próximas de aeroportos, ao longo de estradas e linhas ferroviárias, em parques nacionais, terrenos agrícolas, zonas urbanas, minas e subestações elétricas. Nas linhas ferroviárias e nas estradas, são instalados sobretudo nas extremidades das vedações e em passagens de nível, onde estas cruzam os percursos dos animais selvagens. Funcionam a bateria e podem ser montados em postes ou árvores.
O software é outro pilar da empresa. Permite verificar onde os dispositivos estão instalados e acompanhar as condições no terreno, além de poder ser utilizado em relatórios para fins regulamentares e na monitorização da biodiversidade. Assim, não funciona apenas como um dispositivo de dissuasão, mas também como uma rede de sensores que regista os movimentos dos animais no local.
A longo prazo, a empresa pretende permitir que o software seja instalado em máquinas que operam no exterior, como comboios, automóveis e drones. De dispositivos fixos a «olhos» para máquinas em movimento: a empresa ambiciona aplicações que vão além da proteção contra animais selvagens.
Poderá a IA que compreende a natureza tornar-se a próxima base 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. A empresa estabelece parcerias OEM com fabricantes que instalam o software em veículos, como comboios, recebendo uma taxa anual. A Alstom, fabricante de material circulante ferroviário, é uma das parceiras. Nozkova prevê que as receitas atinjam cerca de 1,5 milhões de dólares até ao final de 2026.
Em termos de financiamento, a empresa já angariou cerca de 5 milhões de dólares em rondas pre-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. Está agora a iniciar uma ronda de série A de 10 milhões de dólares, que pretende destinar sobretudo à expansão dos cerca de 150 dispositivos atuais para vários milhares e ao alargamento da sua atuação para além da vida selvagem.
Também existem concorrentes. O Scarecrow, da Robin Radar, afugenta aves com sons de alarme específicos de cada espécie e regista a sua atividade. A iCHASE comercializa um sistema que deteta aves através de visão por computador e as afugenta com um laser em movimento. Nozková aponta como vantagens da empresa a amplitude do sistema e os dados recolhidos no terreno. Descreve-os como «dados de referência 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. Segundo ela, as máquinas que operam ao ar livre — como comboios, camiões, drones, tratores e robôs — terão, mais cedo ou mais tarde, de compreender a natureza, e a «inteligência da natureza» será a próxima camada das tecnologias de reconhecimento. Embora a condução autónoma tenha evoluído na identificação de pessoas e veículos, a identificação da vida selvagem e a previsão do seu comportamento continuam a ser áreas pouco desenvolvidas. Poderá a tecnologia que colmata essa lacuna oferecer uma alternativa que reduza os acidentes sem ferir os animais? A expansão para vários milhares de dispositivos deverá dar a resposta.
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