Cientistas tem utilizado IA para reverter extinção em massa de insetos; entenda
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Pesquisadores no Canadá estão utilizando inteligência artificial para enfrentar a crise de extinção em massa de insetos, buscando dados que possam ajudar a reverter o colapso das espécies e mitigar os impactos ambientais.
O projeto Antenna, baseado em Montreal, realiza estudos em um insetário sob uma cúpula transparente, onde espécies como borboletas, formigas e louva-a-deus são analisadas.
São utilizadas armadilhas fotográficas movidas a energia solar instaladas em regiões que vão do norte do Canadá até o Panamá; elas capturam imagens de insetos atraídos por luzes UV a cada 10 segundos.
Em entrevista à AFP, Maxim Larrivee, diretor do Insetário de Montreal, destacou que tecnologias como câmeras de alta resolução, sensores acessíveis e modelos de IA podem multiplicar a coleta de dados sobre biodiversidade, "superando em poucos anos o que foi acumulado em mais de um século".
Extinção em massa
Larrivee explicou que a perda de insetos ocorre “mil vezes mais rápido do que extinções em massa anteriores”, dificultando o monitoramento e a implementação de medidas para frear o declínio.
Segundo ele, o planeta tem enfrentado o maior evento de extinção em massa desde os dinossauros, impulsionado por mudanças climáticas, perda de habitat e uso de pesticidas.
E, apesar de os fatores serem conhecidos, a dimensão das perdas de insetos permanece difícil de quantificar. Estima-se que existam cerca de 10 milhões de espécies de insetos, mas apenas um milhão foi documentado, representando metade da biodiversidade mundial.
David Rolnick, especialista do Instituto de IA de Quebec que trabalha no projeto Antenna, acredita que a tecnologia pode documentar algumas das 90% de espécies de insetos ainda desconhecidas.
Descobrimos que quando fomos ao Panamá e testamos nossos sistemas de sensores na floresta tropical, em uma semana, encontramos 300 novas espécies. E isso é apenas a ponta do iceberg", disse à AFP.
Os esforços atuais estão focados em mariposas, um grupo diversificado com mais de 160 mil espécies, consideradas ideais para avançar as ferramentas de IA. O projeto tem utilizado um modelo de código aberto para ampliar contribuições e planeja expandir a identificação para espécies marinhas e pragas agrícolas.
