Artigo relata experiência com inteligência artificial para identificar espécies de crustáceos

Um estudo que avaliou o uso de inteligência artificial para reconhecer e distinguir diferentes espécies de crustáceos tem participação de cientistas da Universidade Federal do Sul da Bahia (UFSB). O paper Toward new tools for biodiversity studies: the use of portable near-infrared spectroscopy combined with machine learning to identify species of Decapoda foi publicado no periódico Marine and Freshwater Research e é assinado por Fabrício Lopes Carvalho (CFCAF/UFSB), Wendel Resende Ramos Novais (Universidade Estadual de Santa Cruz - UESC), Ana Carla Soares-Silva (UESC), Douglas William Menezes Flores (Spectral Solutions Astro 34) e Robson da Silva Magalhães (CFTCI/UFSB).

Os crustáceos são um grupo de organismos muito diverso e com várias espécies com importância econômica. Estudos recentes utilizando dados moleculares e morfológicos têm apontado que o número de novas espécies deve aumentar consideravelmente nos próximos anos, a medida que abordagens integrativas e o uso de novas tecnologias ajudem a compreender melhor a diversidade biológica que temos. O maior número de espécies deve agravar ainda mais a carência de profissionais aptos a identificar corretamente as espécies de crustáceos. Nesse contexto, a busca por ferramentas que auxiliem os especialistas nesse processo aumentará a confiabilidade das identificações e a qualidade das informações biológicas disponíveis na literatura científica em diversas áreas. 

Foi buscando auxiliar no desenvolvimento de novas ferramentas para o estudo da biodiversidade de crustáceos que o professor Fabrício Carvalho, docente no Programa de Pós-Graduação em Biossistemas da UFSB e líder do Grupo de Pesquisa em Carcinologia e Biologia Aquática (GPCBio/UFSB), decidiu iniciar uma pesquisa utilizando espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) para identificar espécies de crustáceos. O estudo foi realizado em parceria com o professor Robson Magalhães, também docente do PPG Biossistemas e integrante do Grupo de Inteligência Artificial e Aprendizagem Profunda (GIAAP/UFSB), e contou com apoio da empresa Astro34 que disponibilizou o equipamento que realiza a leitura da absorbância de cada espécie na região do infravermelho próximo (Near infrared, ou NIR, na sigla em inglês). Além dos professores Fabrício e Robson, também contribuíram para o desenvolvimento da pesquisa Wendel Novais e Ana Carla Soares, estudantes de doutorado sob orientação do professor Fabrício, e Douglas Flores, pesquisador da empresa Astro34. 

Foram utilizados 124 indivíduos de sete espécies de crustáceos coletados no litoral de Ilhéus. Um dos critérios da seleção é a distância entre as espécies no aspecto morfológico, isto é, espécies de grupos distintos que um pesquisador especializado no tema consegue diferenciar com facilidade. A leitura da absorbância foi realizada para cada um dos indivíduos e parte dos dados de cada espécie foi utilizada para treinar uma rede neural artificial capaz de identificar as espécies com base no seu padrão de absorbância no infravermelho próximo. Outra parte foi utilizada para testar se o modelo conseguiu aprender corretamente o padrão de cada espécie, de forma a identificá-la corretamente. 

Os resultados foram muito animadores. A rede neural artificial foi capaz de identificar todas as espécies com 100% de acerto. De acordo com o professor Fabrício Carvalho, o modelo conseguiu reproduzir satisfatoriamente o que um especialista em crustáceos poderia obter ao realizar a identificação utilizando outras técnicas baseadas em morfologia ou biologia molecular.  

“Nesse momento, escolhemos espécies consideradas de fácil identificação para um especialista, uma vez que usamos espécies de grupos bem distintos. A próxima etapa desse estudo envolverá a escolha de espécies mais próximas e similares morfologicamente”, diz o professor Fabrício. O estudo tem como objetivo o desenvolvimento de uma técnica de identificação com alta acurácia que possibilite o desenvolvimento de dispositivos de identificação de espécies por não-especialistas ou em situações em que é necessária a identificação de um grande número de indivíduos. 

Poder diferenciar com precisão as espécies é crucial para o sucesso de iniciativas conservacionistas ou econômicas, como explicou o professor Fabrício em matéria anterior sobre artigo em que o pesquisador expôs método de diferenciação entre espécies de camarões do gênero Palaemon. "Se não sabemos com qual espécie estamos lidando não podemos interpretar adequadamente os padrões biológicos, propor medidas de conservação que sejam efetivas para proteger toda a nossa biodiversidade ou utilizar o potencial dessa biodiversidade de forma sustentável", argumenta o professor Fabrício. É nesse sentido que a metodologia testada pode ser um novo multiplicador de forças para apoiar o imenso trabalho de desvendar a riqueza da biodiversidade brasileira em todas as áreas.

Com colaboração de texto de Fabrício Lopes Carvalho