{"id":50243,"date":"2024-03-27T10:40:36","date_gmt":"2024-03-27T13:40:36","guid":{"rendered":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/?p=50243"},"modified":"2024-03-27T10:40:38","modified_gmt":"2024-03-27T13:40:38","slug":"sistema-utiliza-inteligencia-artificial-para-detectar-animais-selvagens-na-pista-e-evitar-acidentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/index.php\/2024\/03\/27\/sistema-utiliza-inteligencia-artificial-para-detectar-animais-selvagens-na-pista-e-evitar-acidentes\/","title":{"rendered":"Sistema utiliza intelig\u00eancia artificial para detectar animais selvagens na pista e evitar acidentes"},"content":{"rendered":"\n

Pesquisadores treinam modelo de vis\u00e3o computacional para identificar, em tempo real, os mam\u00edferos da fauna brasileira que s\u00e3o mais atropelados nas estradas do Pa\u00eds<\/span><\/em><\/p>\n\n\n\n

Por Andr\u00e9 Juli\u00e3o\/Ag\u00eancia Fapesp<\/a><\/strong><\/span><\/p>\n\n\n\n

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Da mesma forma que um motorista pode hoje ser avisado de um engarrafamento ou um carro parado no acostamento, em algum tempo notifica\u00e7\u00f5es poder\u00e3o pular na tela do smartphone ou do computador de bordo do carro avisando, em tempo real, que um tamandu\u00e1, um lobo-guar\u00e1 ou mesmo uma anta est\u00e3o atravessando a pista. Tudo isso sem que nenhum humano precise necessariamente ver esses animais antes nem acionar comandos para fazer os alertas.
Para que algo assim se tornasse realidade, um passo importante era a constru\u00e7\u00e3o de um modelo de vis\u00e3o computacional que detectasse, automaticamente, animais da fauna brasileira. O sistema foi criado por pesquisadores apoiados pela Fapesp e descrito<\/a><\/strong>\u00a0na revista\u00a0Scientific Reports<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

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Essas esp\u00e9cies foram escolhidas conforme m\u00e9tricas do Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas [CBEE, da Universidade Federal de Lavras]. Segundo as estimativas do centro, cerca de 475 milh\u00f5es de animais s\u00e3o atropelados por ano nas estradas do pa\u00eds. Criamos, ent\u00e3o, um banco de dados de esp\u00e9cies brasileiras e treinamos os modelos de vis\u00e3o computacional para detect\u00e1-las\u201d, explica Gabriel Souto Ferrante, que realizou o trabalho como parte do mestrado no Instituto de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas e de Computa\u00e7\u00e3o da Universidade de S\u00e3o Paulo (ICMC-USP), em S\u00e3o Carlos.<\/span><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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Segundo Rodolfo Ipolito Meneguette<\/a><\/strong>, professor do ICMC-USP que orientou o mestrado de Ferrante e tamb\u00e9m assina o estudo, grupos de outros pa\u00edses j\u00e1 trabalham h\u00e1 algum tempo na detec\u00e7\u00e3o da fauna silvestre com o uso de intelig\u00eancia artificial. Por\u00e9m, os modelos criados no exterior n\u00e3o d\u00e3o conta da nossa fauna.<\/p>\n\n\n\n

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Al\u00e9m disso, poucos deles se preocupam com a identifica\u00e7\u00e3o de animais nas estradas, uma aplica\u00e7\u00e3o que exige detec\u00e7\u00e3o r\u00e1pida, num ambiente muitas vezes com condi\u00e7\u00f5es de visibilidade pouco favor\u00e1veis. <\/p>\n\n\n\n

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No choque com um animal de grande porte, o risco tamb\u00e9m \u00e9 muito grande para o condutor, que muitas vezes n\u00e3o tem tempo de resposta r\u00e1pido o suficiente para evitar a colis\u00e3o. Nesse sentido, um sistema que use as pr\u00f3prias c\u00e2meras da rodovia, embarcado num computador port\u00e1til, tem um aspecto inovador\u201d, conta o pesquisador.<\/span><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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O trabalho integra os projetos \u201cServi\u00e7os para um sistema de transporte inteligente<\/a><\/strong>\u201d e \u201cGerenciamento de recursos din\u00e2micos para aplicativos de sistema de transporte inteligente<\/a><\/strong>\u201d, ambos apoiados pela Fapesp.<\/p>\n\n\n\n

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Detec\u00e7\u00e3o instant\u00e2nea
<\/span><\/strong>Para desenvolver a aplica\u00e7\u00e3o no contexto das esp\u00e9cies brasileiras, os pesquisadores primeiro reuniram um banco de dados<\/a><\/strong> de mam\u00edferos da fauna brasileira amea\u00e7ada com mais chances de serem atropelados. Foram reunidas 1.823 fotos, livres de direitos autorais, baixadas da internet. Quando necess\u00e1rio, as imagens foram editadas para retirar \u201cru\u00eddos\u201d, que poderiam atrapalhar a identifica\u00e7\u00e3o das esp\u00e9cies, ou para fornecer uma diversidade de \u00e2ngulos que ajudasse na identifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

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Os pesquisadores testaram, ent\u00e3o, diferentes vers\u00f5es da arquitetura YOLO (You Only Look Once, <\/em>ou \u201cvoc\u00ea olha apenas uma vez\u201d, numa tradu\u00e7\u00e3o livre). O modelo de vis\u00e3o computacional tem sido bastante utilizado no reconhecimento de objetos, inclusive de animais silvestres<\/a><\/strong>. Entre as vantagens est\u00e1 a detec\u00e7\u00e3o em apenas um est\u00e1gio, a mais indicada para a identifica\u00e7\u00e3o em tempo real.<\/p>\n\n\n\n

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Outro fator que pesou para a escolha foi a possibilidade de utiliza\u00e7\u00e3o do sistema nos chamados dispositivos de borda, computadores port\u00e1teis com poder de processamento para tarefas relativamente exigentes em capacidade computacional.<\/p>\n\n\n\n

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V\u00eddeos de animais feitos pelos pesquisadores no Parque Ecol\u00f3gico de S\u00e3o Carlos foram utilizados para testar a efici\u00eancia do sistema. Futuras atualiza\u00e7\u00f5es do banco de dados devem incluir imagens de animais capturadas em armadilhas fotogr\u00e1ficas e mesmo em c\u00e2meras de rodovias. Curiosamente, vers\u00f5es mais antigas do YOLO tiveram melhor performance na detec\u00e7\u00e3o dos animais. <\/p>\n\n\n\n

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Em imagens feitas durante o dia, em que o animal aparece claramente, os modelos detectaram corretamente a esp\u00e9cie em 80% dos casos\u201d, conta Ferrante.<\/span><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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No entanto, problemas comuns da vis\u00e3o computacional, como detec\u00e7\u00e3o em ambientes noturnos, com chuva e com o animal parcialmente escondido, ainda persistem e devem ser alvo de trabalhos futuros. Al\u00e9m de incluir novas imagens no banco de dados, parcerias com concession\u00e1rias de rodovias e prefeituras podem possibilitar que o sistema seja testado em situa\u00e7\u00f5es reais e mesmo integrado a tecnologias j\u00e1 existentes.<\/p>\n\n\n\n

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Em 2020, o grupo liderado por Meneguette desenvolveu uma aplica\u00e7\u00e3o<\/a><\/strong> que avisa os motoristas das condi\u00e7\u00f5es de tr\u00e2nsito, a partir de informa\u00e7\u00f5es coletadas pelos pr\u00f3prios celulares na cidade de Catanduva, no Estado de S\u00e3o Paulo.
A diferen\u00e7a de aplicativos como o Waze e Google Maps \u00e9 que as informa\u00e7\u00f5es podem ser inseridas pela autoridade de tr\u00e2nsito municipal, por exemplo, como foi feito na cidade paulista. <\/p>\n\n\n\n

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Uma possibilidade seria acoplar nosso sistema de detec\u00e7\u00e3o de animais a essa aplica\u00e7\u00e3o que j\u00e1 temos, aumentando a seguran\u00e7a para os motoristas e os animais\u201d, exemplifica Meneguette.<\/span><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

O estudo Evaluating YOLO architectures for detecting road killed endangered Brazilian animals <\/em>pode ser lido gratuitamente em: www.nature.com\/articles\/s41598-024-52054-y<\/a><\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Fonte: Giz Brasil<\/a><\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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