"De zumbidos a bytes": como cientistas estão escutando e monitorando insetos usando IA
Modelos alcançaram mais de 90% de precisão na classificação de centenas de espécies
Pesquisadores da Universidade de Massachusetts estão usando Inteligência Artificial para identificar espécies de insetos através de seus sons característicos usando deep learning. A pesquisa é importante para acompanhar mudanças nas populações de insetos devido a pesticidas, mudanças climáticas e outros fatores.
Pesquisadores da Universidade de Massachusetts Amherst, nos EUA estão utilizando inteligência artificial (IA) para identificar espécies de insetos através de seus sons característicos.
O trabalho é detalhado em um estudo publicado na quarta-feira (3) na revista Journal of Applied Ecology. A pesquisa abrange, mosquitos portadores de malária, carunchos, abelhas polinizadoras e até cigarras que sugam seiva.
Os insetos desempenham papéis cruciais na natureza. No entanto, segundo a professora de conservação ambiental da Amherst, Laura Figueroa, a quantificação das mudanças nas populações desses insetos tem sido um desafio, especialmente em um contexto marcado pelo uso de pesticidas químicos, mudanças climáticas e outros fatores ambientais.
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"Eles são a base dos ecossistemas em todo o mundo, sendo alimento para animais que vão desde pássaros e peixes até ursos e humanos. Para onde quer que olhemos, há insetos, mas é difícil ter uma noção de como as suas populações estão a mudar", disse a especialista ao portal Phys.
A IA, especialmente através da aprendizagem profunda (deep learning), demonstrou eficácia superior na identificação de padrões bioacústicos, com alguns modelos alcançando mais de 90% de precisão na classificação de centenas de espécies.
O que é deep learning?
- Trata-se de tecnologia avançada de inteligência artificial que simula o funcionamento dos neurônios no cérebro humano para processar e aprender de vastas quantidades de dados;
- É como ensinar um computador a pensar e aprender como um humano, usando muitos dados. Imagine que é uma forma de o computador reconhecer padrões e tomar decisões, como diferenciar fotos de gatos e cachorros, ao "ver" muitos exemplos. Ele fica mais esperto quanto mais aprende.
Os resultados não significam que a IA possa ou deva substituir todas as abordagens tradicionais de monitorização, segundo os cientistas envolvidos.
Por outro lado, a tecnologia ajuda pois supera limitações anteriores relacionadas à coleta de dados extensivos, e oferece uma alternativa menos invasiva e mais sustentável em comparação com os métodos tradicionais de monitoramento de insetos.
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