Investigação | Inteligência Artificial aplicada ao estudo da Vida Selvagem
Uma equipa de cientistas, do Primate Models Lab da Universidade de Oxford (Reino Unido) e do Centre for Functional Ecology da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC), desenvolveu um softwareinovador baseado em Inteligência Artificial (IA) para deteção e reconhecimento de rostos de primatas em ambiente selvagem.
A partir de agora, lê-se no artigo científico com os resultados da investigação publicado esta quarta-feira na revista “Science Advances”, cientistas e conservacionistas da vida selvagem vão conseguir poupar bastante tempo e recursos na análise de vídeo recorrendo à Inteligência Artificial.
O novo software, desenvolvido durante dois anos, usa os últimos avanços de “Deep Learning” (aprendizagem profunda, em português, uma área da Inteligência Artificial), para detetar, rastrear e reconhecer os rostos individuais de chimpanzés na natureza, juntamente com um conjunto de ferramentas gratuitas que permitem a outros investigadores identificar vídeos e treinar osoftware com os seus próprios conjuntos de dados.
Este estudo é o primeiro a rastrear e reconhecer continuamente indivíduos numa ampla variedade de poses, e executa com alta precisão vídeos mais complexos, caracterizados por condições naturais variáveis, como baixa iluminação, baixa qualidade de imagem e desfoque do movimento. O modelo computacional foi treinado utilizando mais de 10 milhões de imagens de rosto de chimpanzés selvagens na Guiné Conacri, do arquivo de vídeo da Universidade de Quioto.
Considerando que as abordagens existentes, como visitas de campo para recolha de dados e análise manual, consomem demasiado tempo e recursos, a primatóloga Susana Carvalho, coordenadora da investigação e orientadora de Daniel Schofield (primeiro autor do artigo), assinala três grandes mais-valias da nova ferramenta: «a primeira é possibilitar análises de volumes enormes de vídeos de animais diretamente. Houve muitas tentativas anteriores de conseguir esta identificação automática de indivíduos, mas nunca foi possível superar os desafios dos vídeos que fazemos em habitat natural, com mudanças de luz, de zooms, variação na qualidade ao longo do tempo, e muito mais. Tudo o que se fez antes foi feito ou em cativeiro, ou a partir de fotos – nunca de raw vídeos como é o caso do nosso trabalho».
