Estudo da USP avaliou sistemas de detecção de visão computacional para identificar animais em rodovias, visando reduzir atropelamentos e salvar espécies brasileiras.
Um estudo recente realizado pelo Instituto de Ciência de Dados da Universidade de São Paulo (USP) investigou a aplicação da IA na identificação de padrões de consumo de energia em residências. A proposta é que, por meio da análise de dados, seja possível otimizar o uso de eletricidade, contribuindo para a sustentabilidade ambiental e a redução de custos para os consumidores.
A Inteligência Artificial tem se destacado cada vez mais em diversas áreas, e a saúde não é exceção. Pesquisadores estão desenvolvendo sistemas baseados em IA para auxiliar médicos no diagnóstico de doenças, utilizando algoritmos que analisam imagens médicas com precisão e agilidade. A IA promete revolucionar a medicina e proporcionar um atendimento mais eficiente e personalizado aos pacientes.
Implementação de Sistemas de Detecção com Inteligência Artificial
Recentemente, o pesquisador do instituto Gabriel Souto Ferrante explicou como os modelos de visão computacional testados podem ser acoplados a dispositivos de computação de borda – descentralizada – em pistas para realizar a classificação e detecção do animal. Essa tecnologia avançada tem o potencial de fornecer informações precisas sobre a presença de animais em determinados trechos por meio de um aplicativo móvel.
O modelo empregado utiliza câmeras para detectar o animal e comunicar uma informação simples e objetiva. Ferrante ressaltou que o foco da pesquisa está na criação de modelos de I.A. para detecção, e que ainda não houve uma aplicação completa com aplicativos móveis. No entanto, isso é um objetivo futuro a ser alcançado.
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Utilização de Modelos de I.A. na Detecção de Espécies Brasileiras
Os pesquisadores envolvidos nesta iniciativa se concentraram em espécies brasileiras em extinção e enfatizam a importância de disponibilidade de dados para treinamento dos sistemas de detecção. Eles publicaram seus estudos na revista Scientific Reports, destacando a criação de um novo dataset gratuito e aberto para o treinamento de algoritmos de inteligência artificial.
Os modelos de I.A. utilizados permitiram a detecção e classificação adequada das espécies trabalhadas, especialmente em cenários favoráveis de visibilidade, livres de artefatos que poderiam prejudicar a identificação dos animais. No entanto, os pesquisadores afirmam que ainda enfrentam desafios em ambientes com oclusão, imagens de baixa qualidade e cenários noturnos.
Desafios na Implementação de Sistemas com I.A. na Detecção de Animais Silvestres
O pesquisador Gabriel Souto Ferrante destaca as barreiras técnicas relacionadas aos algoritmos utilizados nesses modelos, particularmente em ambientes desafiadores. Além disso, aponta para a complexidade computacional necessária, que requer equipamentos de processamento na borda ao lado da câmera, resultando em custos elevados.
Falta de parcerias e investimentos em equipamentos de processamento rápidos são apontados como obstáculos para a implementação eficaz desses sistemas. Dados da Agência de Transporte do Estado de São Paulo revelam a alarmante estatística de mais de 6,3 mil atropelamentos de animais silvestres em 2023, com a região central do estado como a mais afetada.
Fonte: © TNH1
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