Inteligência artificial pode salvar vidas de animais selvagens; veja como

Mais de um milhão de animais silvestres são atropelados diariamente nas rodovias do Brasil, totalizando cerca de 475 milhões de acidentes deste tipo por ano. Estes números, bastante expressivos, representam perigo não só para a fauna brasileira, mas também à vida humana, já que, muitas vezes, o condutor e os passageiros do veículo também acabam gravemente feridos.

A solução para o problema pode vir a partir de um sistema criado por pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), capaz de detectar, em tempo real, quando um animal selvagem está prestes a acessar a pista, dando mais tempo de reação ao condutor do veículo. Batizado de Evaluating YOLO architectures for detecting road killed endangered Brazilian animals, o estudo foi detalhado na revista Scientific Reports.

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Alimentada por um banco de imagens com pouco mais de 1,8 mil fotos de animais silvestres ameaçados de extinção, a ferramenta conseguiu detectar corretamente a espécie em 80% dos casos — Foto: Reprodução/FAPESP (montagem de Gabriel Souto Ferrante sobre foto de Miguel Rangel Jr/Creative Commons)

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A ferramenta é baseada em um modelo de inteligência artificial conhecido como YOLO ("you only look once", ou "você olha apenas uma vez", em tradução livre), comumente utilizado para a detecção instantânea de objetos, mas que também pode ser treinado para o reconhecimento de animais e que, inclusive, já é utilizado desta forma por pesquisadores internacionais.

O problema, segundo Rodolfo Ipolito Meneguette, professor do ICMC-USP que lidera a pesquisa e criação do sistema, é que os modelos prontos de detecção de animais já criados no exterior não davam conta da diversidade da fauna brasileira, e não eram voltados especificamente para o reconhecimento das espécies em locais como estradas, onde, muitas vezes, as condições de observação podem ser adversas.

Foi necessária, então, a criação de um banco de dados com cerca de 1,8 mil fotos dos animais silvestres que mais correm risco de atropelamento nas rodovias brasileiras, escolhidos de acordo com dados fornecidos pelo Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas. A partir daí, a ferramenta foi capaz de detectar corretamente a espécie em até 80% das imagens feitas durante o dia, em que é possível ver o animal claramente. Os pesquisadores trabalham, agora, no refinamento do sistema de identificação para aumentar o nível de reconhecimento em ambientes noturnos, chuvosos, ou em situações em que o animal esteja parcialmente escondido.

Utilização em situações reais

Uma das vantagens do modelo computacional escolhido é justamente a possibilidade de utilização da ferramenta em dispositivos como smartphones, de uma maneira similar ao visto em aplicativos como Waze e Google Maps, que são capazes de avisar antecipadamente sobre engarrafamentos ou acidentes na pista a partir de informações inseridas pelos próprios usuários.

O grupo liderado por Meneguette já havia desenvolvido, em 2020, um aplicação que avisa aos motoristas sobre as condições de trânsito dentro da cidade de Catanduva, em São Paulo, e que, ao contrário dos apps citados, permitia que as informações fossem inseridas pela própria autoridade de trânsito do município. Seguindo este mesmo raciocínio, o projeto está em busca de parcerias com concessionárias interessadas em testar o sistema em suas tecnologias para que, posteriormente, este aplicativo já existente também possa oferecer informações sobre os animais, aumentando a segurança para os condutores e para as espécies ameaçadas.

Com informações de FAPESP e Instituto Tamanduá

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