Pesquisadores das universidades federais do Rio Grande do Norte e do Paraná alcançam um marco importante ao utilizar redes neurais de inteligência artificial para avaliar a saúde dos corais na costa brasileira, uma inovação que pode revolucionar a conservação marinha.
Para o estudo, os pesquisadores compilaram um banco de dados com 1.411 imagens de 21 classes de corais, cada uma equipada com anotações e mapas detalhados para identificação das espécies. Todas as imagens foram publicadas no Instagram e marcadas com a hashtag #DeOlhoNosCorais.
ENTENDA. O estudo aplicou redes neurais convolucionais (um tipo de sistema que imita a percepção visual humana) para identificar e classificar imagens de corais.
Essas ferramentas de IA podem ser muito úteis para selecionar e analisar imagens de corais de forma mais rápida e econômica do que os métodos manuais, aponta o estudo, que também ressaltou o valor da participação popular na conservação marinha e ampliação do banco de dados.
No entanto, os pesquisadores também observaram que a IA pode ser influenciada por símbolos, textos e marcas d'água presentes nas imagens, o que pode levar a classificações erradas, destacando a necessidade de dados de imagem limpos para um treinamento mais confiável.
O estudo usou redes neurais convolucionais para identificar e classificar imagens de corais. Essas tecnologias foram inicialmente treinadas com um vasto conjunto de imagens para aprender a distinguir entre diferentes tipos de corais.
Partindo de um modelo pré-treinado em conhecimento geral, os pesquisadores realizaram ajustes utilizando dados específicos de corais, o que aprimorou significativamente a precisão do modelo na identificação das diversas espécies.
Para entender melhor como o sistema tomava suas decisões, os pesquisadores usaram a ferramenta LIME, que ajuda a explicar quais partes da imagem influenciam mais a decisão da IA. Isso é importante porque permite confirmar que a IA concentra a análise nas partes relevantes das imagens durante a classificação.
Em seguida, para avaliar a eficácia do sistema como um todo, os pesquisadores recorreram a métricas estatísticas para lidar com o desequilíbrio no conjunto de dados, que tinha uma quantidade desproporcional de imagens de alguns tipos de coral em comparação com outros.
NO FUTURO. Guilherme Longo, da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) e um dos autores do estudo, destacou em entrevista à Agência Bori as amplas aplicações do projeto: “desde o processamento rápido de grandes conjuntos de imagens até o monitoramento de mudanças nos ecossistemas em tempo real, identificando, por exemplo, a chegada ou o desaparecimento de uma espécie”.
Os pesquisadores também afirmaram que o estudo tem o potencial de integrar dados visuais com informações ambientais automáticas para aprimorar as ações de conservação e recuperação dos corais.
