A natureza selvagem é vasta e variada, lar de milhões de espécies animais. Para os ecologistas, identificar e descrever esses animais é fundamental para o sucesso da pesquisa. Isso pode ser uma tarefa difícil – mas a inteligência artificial pode ajudar.
Num novo relatório publicado esta semana, os investigadores mostram como treinaram um algoritmo de aprendizagem profunda para identificar, contar e caracterizar automaticamente animais em imagens. O sistema usou fotografias capturadas por armadilhas fotográficas com sensor de movimento, que tiram fotos dos animais sem perturbá-los seriamente.
Vídeos recomendados
“Mostramos que podemos usar computadores para extrair automaticamente informações de fotos da vida selvagem, como espécies, número de animais e o que os animais estão fazendo.” Margaret Kosmala, pesquisador associado da Universidade de Harvard, disse à Digital Trends. “A novidade é que esta é a primeira vez que foi demonstrado que é possível fazer isso com a mesma precisão que os humanos. A inteligência artificial tem se tornado boa no reconhecimento de coisas no domínio humano – rostos humanos, espaços interiores, objetos específicos, se bem posicionados, ruas e assim por diante. Mas a natureza é confusa e neste conjunto de fotos, muitas vezes os animais estão apenas parcialmente na foto ou muito próximos ou distantes ou sobrepostos. Como ecologista, acho isso muito interessante porque nos dá uma nova maneira de usar a tecnologia para estudar a vida selvagem em áreas amplas e em longos períodos de tempo.”
Os pesquisadores usaram imagens capturadas e coletadas pelo Snapshot Serengeti, um projeto de ciência cidadã com câmeras furtivas para vida selvagem espalhado por toda a Tanzânia. De elefantes a chitas, o Snapshot Serengeti reuniu milhões de fotografias da vida selvagem. Mas as imagens em si não são tão valiosas quanto os dados contidos no quadro, incluindo detalhes como número e tipo de animais.
A identificação e as descrições automatizadas trazem muitos benefícios para os ecologistas. Durante anos, o Snapshot Serengeti usou crowdsourcing para a tarefa de descrever imagens da vida selvagem. Com a ajuda de cerca de 50 mil voluntários, o grupo rotulou mais de três milhões de imagens. Foi esse tesouro de imagens rotuladas que os pesquisadores usaram para treinar seu algoritmo.
Agora, em vez de recorrerem a cientistas cidadãos, os investigadores poderão atribuir a tarefa laboriosa a um algoritmo, que pode processar rapidamente as fotografias e rotular os seus principais detalhes.
“Qualquer grupo de pesquisa científica ou grupo de conservação que esteja tentando compreender e proteger uma espécie ou ecossistema pode implantar câmeras com sensores de movimento nesse ecossistema”, Jeff Clune, disse um professor de ciência da computação da Universidade de Wyoming. “Por exemplo, se você estiver estudando onças-pintadas em uma floresta, poderá instalar uma rede de câmeras com sensores de movimento ao longo das trilhas. O sistema irá então tirar fotos automaticamente dos animais quando eles se moverem na frente das câmeras e, em seguida, o A.I. a tecnologia contará o número de animais que foram vistos, e exclua automaticamente todas as imagens tiradas que não contenham animais, o que acaba sendo muito porque as câmeras com sensor de movimento são acionadas pelo vento, folhas caindo, etc..”
Um artigo detalhando a pesquisa foi publicado esta semana na revista Proceedings of the National Academy of Sciences.
Recomendações dos Editores
- IA analógica? Parece loucura, mas pode ser o futuro
- O mais recente A.I. da Nvidia os resultados provam que o ARM está pronto para o data center
- Nvidia reduz a barreira de entrada na IA com Comando de Frota e LaunchPad
- Leia a estranhamente bela “escritura sintética” de uma IA. que pensa que é Deus
- O futuro da IA: quatro grandes coisas a serem observadas nos próximos anos
Atualize seu estilo de vidaDigital Trends ajuda os leitores a manter o controle sobre o mundo acelerado da tecnologia com as últimas notícias, análises divertidas de produtos, editoriais criteriosos e prévias únicas.
