A técnica utiliza inteligência artificial para analisar as barbatanas dorsais dos tubarões, que são únicas para cada tubarão. Para treinar o sistema, os pesquisadores Ben Hughes e Tilo Burghardt usaram um conjunto de dados de 240 fotografias. Embora possa parecer uma quantidade relativamente pequena de dados, acabou funcionando com uma precisão de 81%.
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Esta não é a primeira vez que tal tecnologia é aplicada ao rastreamento de animais marinhos. Há alguns anos, pesquisadores do Eckerd College em São Petersburgo, Flórida, usaram visão computacional e técnicas de processamento de sinais para identificar golfinhos com base em seus contornos de nadadeiras.
Ao contrário desse projeto, o trabalho de Hughes e Burghardt optou por substituir os contornos das barbatanas como métrica principal pelos contornos únicos de um segmento específico da barbatana dorsal de um tubarão.
“A ideia por trás do uso de partes do contorno da aleta é tornar robusto o reconhecimento individual”, disse Hughes à Digital Trends. “Essa robustez permite mudanças locais no formato das aletas, por exemplo, devido a danos ao longo do tempo, bem como como oclusões na linha d’água – o que significa quando parte da barbatana não pode ser vista porque está abaixo da linha d’água. Do ponto de vista técnico, também é robusto para erros de detecção de contornos de aletas, que podem ocorrer como resultado da extração automática de contornos de aletas de imagens.”
No passado, os pesquisadores que rastreavam tubarões conseguiram descobrir alguns comportamentos extraordinários. Por exemplo, em 2005, investigadores do White Shark Trust descobriram que um grande tubarão branco chamado Nicole nadou da África do Sul até à Austrália e voltou novamente durante um período de nove meses. Esperamos que a capacidade de usar IA para monitorar melhor os tubarões revele mais desse tipo de comportamento fascinante.
“O objetivo deste sistema de identificação de impressões digitais é criar uma base de dados internacional on-line que será acessível a cientistas de tubarões brancos em todo o mundo, num primeiro momento, e depois, numa segunda fase, abri-lo para não-cientistas”, Michael Scholl, CEO da Save Our Seas Foundation, disse à Digital Trends. “Tornou-se impossível gerir manualmente e visualmente bases de dados [para identificação de tubarões], que incluem centenas de milhares de imagens e milhares de indivíduos, sem uma identificação automatizada sistema. A tecnologia permite agora ferramentas muito eficazes de identificação e gestão de bases de dados que tornarão a vida dos investigadores mais eficiente e eficaz.”
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