Avatar Do Rio Sagrado: Uma Proposta Experimental Na Mata Atlântica Paranaense
Year: 2026
Type: conference-paper
Abstract: Este trabalho apresenta uma iniciativa experimental que utiliza tecnologias de monitoramento ambiental e inteligência artificial (IA) para mediar a relação entre humanos e um ente natural: o Rio Sagrado, localizado na Mata Atlântica paranaense. A proposta materializa-se na criação de um Avatar da Natureza, manifesto através de uma escultura interativa instalada próximo a uma das cachoeiras do Rio, equipada com sensores que monitoram variáveis da água e do solo. Esses dados, combinados a mais de 30 documentos científicos, históricos e culturais sobre a microbacia e sua biodiversidade, alimentam um modelo de linguagem grande (LLM), possibilitando que visitantes e membros da comunidade interajam com o conhecimento acumulado sobre o rio por meio de diálogos mediados por IA. A proposta surge diante de um contexto de pressão antrópica crescente, especialmente com o avanço do projeto ferroviário Nova Ferroeste, que ameaça áreas de grande relevância ecológica e cultural. Inspirado pelos princípios do ecodesenvolvimento, o projeto busca fomentar novas formas de integração entre humanos e mais-que-humanos, aliando ciência, tecnologia e saberes locais. Isso por que, o Avatar do Rio Sagrado já atua como ferramenta de sensibilização e engajamento comunitário, contribuindo para debates sobre os direitos da natureza e formas de representação legal de ecossistemas. A experiência encontra-se em fase piloto, com potencial de replicação em outros territórios, mas ainda exige aprofundamento técnico-científico. Para os próximos meses, estão previstas avaliações ecológicas mais robustas, com o objetivo de aperfeiçoar os métodos de monitoramento e ampliar a diversidade e a confiabilidade das informações captadas e disponibilizadas.
Authors: Danilo Oliveira Vaz, Isabela de Sá Leal
Language: Portuguese
Topic: Art, Technology, and Culture
Subfield: Visual Arts and Performing Arts
Field: Arts and Humanities
Domain: Social Sciences
Open Access status: hybrid
OpenAlex ID: W7133213277
