Notícia

Inteligência Artificial e Internet das Coisas podem ajudar na coleta de dados marinhos

Fonte

Universidade de Helsinque

Data

quinta-feira, 14 março 2024 20:05

Áreas

Biodiversidade. Biologia. Ciência Ambiental. Ciência de Dados. Ecologia. Engenharia Ambiental. Gestão Ambiental. Gestão de Resíduos. Inteligência Artificial. Materiais. Monitoramento Ambiental. Oceanografia. Saúde Ambiental. Sustentabilidade. Tecnologias. Zoologia.

Numerosas estações de medição em todo o mundo fornecem dados sobre a qualidade do ar, permitindo melhorá-la. Embora sejam acessados cada vez mais dados de áreas marinhas, o acesso a esses dados é consideravelmente mais difícil. Os sinais são mal transmitidos através da água, as diferenças tanto na pressão como nas correntes dificultam os dispositivos de medição e há ausência de infraestrutura informática pré-construída.

As tecnologias inteligentes poderiam ajudar a melhorar a coleta de dados marinhos? O Dr. Petteri Nurmi, professor de Ciência da Computação e seu grupo de pesquisa da Universidade de Helsinque, na Finlândia, juntaram forças com pesquisadores da Universidade de Tartu, na Estônia, Universidade da Madeira, e do MARE-Madeira Arditi, um instituto de pesquisa marinha sem fins lucrativos em Portugal, para desenvolver soluções combinando tecnologias de sensores e Inteligência Artificial (IA) embarcada.

Os pesquisadores têm se esforçado para tornar mais eficientes e expansivos os métodos de coleta dos dados atualmente utilizados, por exemplo, na pesquisa ambiental. “Quanto maior for a quantidade e a qualidade dos dados obtidos sobre os oceanos, melhor poderemos utilizá-los para compreender e proteger os oceanos. Nossos métodos ajudam a expandir a quantidade total de dados coletados em áreas marinhas e a reduzir o esforço necessário para coletá-los e analisá-los”, disse o Dr. Petteri Nurmi.

Inteligência Artificial identifica espécies animais

Em um estudo publicado recentemente na revista científica ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, o professor Petteri Nurmi e os seus colegas utilizaram dados recolhidos em excursões de observação de baleias na região da Madeira, em Portugal. As embarcações utilizadas para essas excursões costumam transportar pessoas que podem registrar observações das espécies avistadas ou filmar o ambiente durante o passeio.

No estudo, um modelo de IA auxiliou os indivíduos na observação ambiental em tempo real. A IA também foi usada para identificar se o vídeo mostrava determinados animais, como golfinhos ou baleias. Além disso, os pesquisadores compararam a assistência de IA recebida por observadores experientes e menos experientes, e exploraram como as observações de animais assistidas por IA serviram como dados para treinar o modelo.

“Analisamos como a assistência da IA afetou a qualidade dos dados e das observações humanas. A IA melhorou a precisão das observações de animais por amadores, mas não teve efeito nas observações de especialistas. Por outro lado, quando os dados recolhidos foram utilizados para fins de formação, os melhores resultados foram alcançados através da combinação de classificações de IA com observações de especialistas. Assim, as interações entre humanos e IA podem influenciar-se mutuamente e precisam ser melhor compreendidas”, explicou o professor Nurmi. Idealmente, o método poderia ser utilizado para uma identificação mais rápida de animais que se deslocam em áreas marinhas. Os resultados e métodos também podem ser expandidos para observar outros organismos.

Identificação de plásticos marinhos

Outro estudo recente concentrou-se na identificação e classificação de detritos plásticos subaquáticos. Estes diferem dos microplásticos, ou minúsculas partículas de plástico, por serem visíveis a olho nu. Um método atualmente utilizado para obter informações sobre a poluição marinha por plásticos é fazer com que mergulhadores ou dispositivos coletem amostras para análise laboratorial, mas isso geralmente leva muito tempo. Os plásticos da camada superficial também podem ser observados com fotografias aéreas.

Os pesquisadores desenvolveram um modelo de IA funcionando com sensores e baseado na análise de dados do espectro de luz. O modelo pode ser conectado a equipamento de mergulho ou a um robô de mergulho para determinar o tipo de resíduo plástico debaixo d’água. Os pesquisadores descobriram que o modelo foi capaz de distinguir tipos de plástico com 85% de precisão.

“Somos capazes de identificar diretamente quatro em cada cinco objetos, o que significa que precisamos enviar menos amostras a um laboratório para identificação. Isto nos fornece mais dados e, portanto, uma visão mais abrangente da poluição marinha por plásticos”, explicou o professor.

O Dr. Petteri Nurmi enfatiza que o objetivo dele e de seus colegas é criar novas formas de coletar dados. Especialistas em outras áreas poderão então propor os melhores usos para os novos métodos. Por exemplo, uma vez conhecido o tipo de plástico, é mais fácil descobrir a sua origem e considerar formas de prevenir a poluição. Os dados também ajudam os pesquisadores a compreender os efeitos nos ecossistemas dos diferentes tipos de plástico, uma vez que contêm produtos químicos diferentes e se decompõem de maneiras diferentes.

Melhores dados para melhor proteção

O professor Nurmi acredita que a situação com os dados marinhos pode ser semelhante à da investigação sobre a qualidade do ar de anos atrás.

“Originalmente, a pesquisa da qualidade do ar dependia de algumas grandes torres de medição, mas agora você pode encontrá-las até mesmo em pontos de ônibus. Nas ciências marinhas este ainda não é o caso, embora os métodos de coleta de dados marinhos e o número de intervenientes envolvidos estejam aumentando. Nossa pesquisa garante que possamos obter uma quantidade ainda maior de dados de medição marítima ainda mais precisos à medida que as capacidades de coleta de dados melhoram”.

No futuro, é provável que a utilização de drones subaquáticos, boias inteligentes, embarcações e estações base costeiras aumente para a coleta de dados marinhos. A rede em expansão de tais ferramentas oferecerá outras formas de coleta de dados subaquáticos.

“Apesar da sua importância vital para a humanidade, a proteção e regulamentação marinha infelizmente tendem a ser obscurecidas por outras questões. Quanto maior for a quantidade e a qualidade dos dados marinhos coletados, melhor seremos capazes de desenvolver soluções e regulamentos que ajudem o estado do ambiente marinho.”

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade de Helsinque (em inglês).

Fonte: Aino Pekkarinen, Universidade de Helsinque. Imagem: wirestock via Freepik.