IA identifica até 60 espécies de peixes em tempo real no rio Xingu

Desenvolvimento de Sistema de IA para Monitoramento de Peixes no Rio Xingu

Um novo sistema de inteligência artificial está sendo criado para identificar automaticamente até 60 espécies de peixes que habitam o rio Xingu, no Pará. Essa tecnologia será implementada no Sistema de Transposição de Peixes do Complexo Hidrelétrico Belo Monte, permitindo o reconhecimento em tempo real dos animais que passam pela região.

Atualmente, uma câmera registra imagens 24 horas por dia em uma janela de observação subaquática. Embora essas imagens ajudem os biólogos, a identificação das espécies ainda requer profissionais treinados e é feita por meio de amostragens. A proposta é automatizar esse processo, aumentando a eficiência do monitoramento ambiental.

O sistema, denominado Idarsa (Inteligência de Dados para Automação de Relatórios Socioambientais), foi desenvolvido pelo Instituto Atlântico dentro do Programa de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação da Norte Energia, com o apoio da Embrapii. As 60 espécies escolhidas para o projeto foram selecionadas com base em sua relevância ecológica e importância para a pesca local.

O monitoramento ocorre em um canal de 1,2 mil metros de extensão, criado para garantir que os peixes possam migrar adequadamente durante seu ciclo reprodutivo. Desde 2016, na Usina Hidrelétrica Pimental, o sistema já registrou a passagem de mais de 4,3 milhões de peixes de 168 espécies diferentes.

Reconhecimento em Tempo Real

Com a implementação do sistema, a tecnologia funcionará como um monitor inteligente, analisando as imagens capturadas pela câmera e classificando os peixes. O projeto utiliza o algoritmo Yolo, que permite a detecção e identificação de múltiplos objetos em uma única análise de imagem.

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A expectativa é que o sistema atinja maturidade técnica até 2027, com uma precisão média superior a 90% na identificação das espécies de peixes. Um dos principais desafios é adaptar o modelo às condições específicas da bacia do rio Xingu, onde muitas espécies amazônicas apresentam características visuais semelhantes e a turbidez da água dificulta a captura de imagens claras.

A inovação promete fortalecer o monitoramento ambiental no rio Xingu, transformando a tecnologia em uma aliada na conservação da biodiversidade amazônica. O uso da inteligência artificial no Sistema de Transposição de Peixes contribuirá para a criação de um banco de dados robusto sobre as espécies da região, servindo como um exemplo de inovação que pode ser replicado em outras áreas do setor de energia.

Parceria entre Indústria e Academia

O desenvolvimento do Idarsa envolve uma colaboração entre pesquisadores, profissionais da indústria e estudantes de universidades federais. Mestrandos e doutorandos estão engajados tanto na criação dos modelos de inteligência artificial quanto em estudos sobre o comportamento das espécies no rio.

Segundo Tommaso Giarrizzo, doutor em Biologia Marinha e professor da Universidade Federal do Ceará, a iniciativa pode ajudar a responder questões ecológicas relacionadas à migração dos peixes. Estudantes de diversas universidades federais estão envolvidos na pesquisa, focando na criação de modelos e na aplicação da IA para entender os fatores que influenciam a passagem das espécies pelo sistema.

Giarrizzo também ressalta o potencial de disseminação internacional dos resultados e a formação de profissionais especializados nas regiões Norte e Nordeste, fortalecendo o desenvolvimento tecnológico e subsidiando políticas públicas de conservação ambiental.

Biodiversidade Aumenta a Complexidade do Projeto

Tecnologias de automação para monitoramento ambiental já são utilizadas em países como Estados Unidos e Suécia, mas o Idarsa se destaca por operar com um número maior de categorias. Enquanto sistemas norte-americanos monitoram cerca de 15 categorias de espécies, o projeto para o rio Xingu visa reconhecer 60, abrangendo uma parte significativa da biodiversidade local.

Polycarpo Neto, cientista de dados do Instituto Atlântico, destaca que a diversidade de espécies torna o projeto mais complexo do que outros modelos existentes. Ele acredita que essa é uma oportunidade única de aplicar ciência de dados para gerar um impacto real na conservação e na inteligência ambiental.

Fonte por: It Forum