Modelos de IA para ajudar a identificar espécies invasoras de plantas em todo o Reino Unido

Cientistas ambientais e pesquisadores de inteligência artificial estão utilizando IA para combater uma espécie invasora que se espalha pelo Reino Unido. Pesquisadores de Centro de Ecologia e Hidrologia do Reino Unido (UKCEH) e Birmingham desenvolveram um modelo de IA destinado a pesquisar regiões como estradas para a presença de várias espécies invasoras, incluindo knotweed japonês.

Knotweed japonês é uma espécie invasora que pode causar danos a paisagens naturais e edifícios em todo o Reino Unido, pois é capaz de danificar as fundações dos edifícios. É frequentemente considerada uma das espécies de plantas invasoras mais prejudiciais e agressivas no Reino Unido. Livrar-se da knotweed japonesa muitas vezes é um desafio porque é difícil encontrá-la e identificá-la. Os pesquisadores de IA esperam que os algoritmos de aprendizado de máquina possam reduzir o tempo e os recursos necessários para identificar a knotweed japonesa.

Os dados de treinamento do modelo foram coletados por meio de câmeras de alta velocidade colocadas no topo dos veículos, que coletaram imagens de aproximadamente 120 quilômetros de vegetação nas beiras das estradas. Os ecologistas examinarão as imagens e rotularão a knotweed, e as imagens terão sua localização GPS marcada. As imagens rotuladas serão então usadas para treinar um modelo de visão computacional para reconhecer amostras de Knotweed japonesa. O mesmo processo será usado para reconhecer outras espécies de plantas invasoras encontradas no Reino Unido, como o bálsamo do Himalaia e os rododendros. O sistema também será usado para detectar freixos, que são nativos do Reino Unido, mas correm o risco de serem dizimados por doenças.

O modelo de IA será testado ao longo de um projeto piloto de 10 meses. A equipe de pesquisa diz que há desafios que a equipe precisa superar, como garantir que as imagens capturadas pelas câmeras sejam de qualidade consistente e que, quando há várias espécies em uma única imagem, todas as espécies sejam devidamente identificadas. Se o programa piloto apresentar resultados promissores, poderá ser adaptado para uso em outros países ao redor do mundo, ajudando esses países a combater seus próprios problemas de espécies invasoras. Como ecologista computacional do UKCEH, Dr. Tom August, foi citado pelo The Next Web:

“Espécies de plantas invasoras tendem a crescer em corredores, e é por isso que estamos focados em pesquisas de beira de estrada, um ecologista computacional do UKCEH. Se o piloto for bem-sucedido, pode ser ampliado em outros países, ou para outras espécies de plantas, árvores ou mesmo insetos e animais.”

De acordo com August, os modelos de IA abrem muitas possibilidades para aprender sobre o mundo natural e criar soluções eficientes e econômicas para espécies invasoras. A UKCEH está colaborando com a Keen AI, uma empresa de IA com sede em Birmingham. O fundador da Keen AI, Amjad Karim, foi citado pela Science Focus dizendo que o uso de modelos de IA para analisar imagens e detectar espécies invasoras pode ajudar a reduzir custos e fornecer segurança a proprietários de terras, agências rodoviárias e formuladores de políticas. Atualmente, o principal método de coleta de imagens de beira de estrada requer agrimensores, e essa estrada está temporariamente fechada enquanto eles concluem seu trabalho.

O novo projeto desenhado por UKCEH e Keen AI é apenas o mais recente de uma tendência crescente que vê a aplicação de IA para combater espécies invasoras. No final do ano passado, pesquisadores de IA da Microsoft e CSIRO uniram forças para projetar um modelo de IA que pode ser uma espécie invasora chamada capim-para, encontrada em todo o Parque Nacional de Kakadu, na Austrália. O capim-pará é uma erva daninha de crescimento rápido que pode se espalhar rapidamente, deslocando rapidamente muitas plantas nativas de uma região. Os pesquisadores utilizaram imagens coletadas por drones e, uma vez que o modelo foi treinado nas imagens rotuladas, foi capaz de identificar com sucesso o capim-parasita, permitindo que os pesquisadores o removessem de zonas úmidas vulneráveis. Isso teve o efeito de permitir que milhares de gansos-pega retornassem à região. Outra equipe de pesquisadores da New University of Alberta usou modelos de aprendizado de máquina para estratégias de contenção e mitigação de design para várias espécies invasoras no Canadá.