{"id":140825,"date":"2021-02-01T13:30:46","date_gmt":"2021-02-01T16:30:46","guid":{"rendered":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/?p=140825"},"modified":"2021-02-01T11:12:50","modified_gmt":"2021-02-01T14:12:50","slug":"inteligencia-artificial-ia-utilizada-em-app-para-identificar-especies-de-borboletas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/inteligencia-artificial-ia-utilizada-em-app-para-identificar-especies-de-borboletas\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial (IA) utilizada em App Para Identificar Esp\u00e9cies de Borboletas"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>A Lepilens \u00e9 a aplica\u00e7\u00e3o criada por Tom\u00e1s Mamede que ajuda os utilizadores a identificar diferentes esp\u00e9cies de borboletas. Atrav\u00e9s de Intelig\u00eancia Artificial \u00e9 poss\u00edvel criar um mapa explorador atrav\u00e9s do GPS da app.<\/h2>\n
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Tom\u00e1s Mamede, aluno do \u00faltimo ano da Licenciatura em Ci\u00eancia de Computadores, da Faculdade de Ci\u00eancias da Universidade do Porto, desenvolveu a aplica\u00e7\u00e3o\u00a0Lepilens<\/a>, com o intuito de ajudar na identifica\u00e7\u00e3o de esp\u00e9cies de borboletas.<\/p>\n

A\u00a0aplica\u00e7\u00e3o<\/a>, que est\u00e1 dispon\u00edvel para o sistema iOS e Web, emprega a intelig\u00eancia artificial (IA) Deep Learning e permite identificar as esp\u00e9cies representadas em fotografias obtidas pelos pr\u00f3prios utilizadores. A identifica\u00e7\u00e3o, na vers\u00e3o atual da aplica\u00e7\u00e3o, est\u00e1 restrita \u00e0s esp\u00e9cies de borboletas diurnas presentes em Portugal, sendo que algumas destas podem tamb\u00e9m ser encontradas por toda a Europa.<\/p>\n

A Lapilens tem tamb\u00e9m por objetivo, atrav\u00e9s do recurso \u00e0 IA, ajudar a mapear a distribui\u00e7\u00e3o destes insetos no territ\u00f3rio nacional, apresentando-se, assim, como uma\u00a0plataforma Citizen Science<\/a>. Esta plataforma tem o objetivo de transmitir conhecimento e recursos para a Ci\u00eancia Cidad\u00e3.<\/p>\n

As esp\u00e9cies de borboletas s\u00e3o essenciais<\/strong><\/h3>\n

As borboletas n\u00e3o s\u00e3o um objeto de estudo f\u00e1cil, uma vez que, apesar de algumas esp\u00e9cies apresentarem uma morfologia diferente, existem outras que diferem entre si em detalhes muito subtis.<\/p>\n

As borboletas desempenham um papel importante no ecossistema, em todas as fases do seu ciclo de vida, quer como polinizadores, quer quanto alimento para outros animais. As intera\u00e7\u00f5es complexas das borboletas com plantas e outros seres vivos, torna-as particularmente sens\u00edveis a perturba\u00e7\u00f5es no equil\u00edbrio dos ecossistemas.<\/p>\n

Estes s\u00e3o alguns dos motivos pelos quais os dados obtidos e o conhecimento da evolu\u00e7\u00e3o das popula\u00e7\u00f5es de borboletas ao n\u00edvel do pa\u00eds, n\u00e3o devem ser subestimados. Tais dados s\u00e3o essenciais e servem de indicadores importantes da sa\u00fade do nosso ambiente.<\/p>\n

A Lepilens nasce do recurso \u00e0 IA<\/strong><\/h3>\n

A\u00a0projeto\u00a0<\/a>foi desenvolvido sob a orienta\u00e7\u00e3o dos docentes\u00a0Lu\u00eds Lopes<\/a>\u00a0e\u00a0Eduardo Marques<\/a>. Foi constru\u00eddo um \u201cdata set\u201d, reunindo todas as borboletas portuguesas, e o treino de uma\u00a0Convolutional Neural Network<\/a>\u00a0(CNN) capaz de realizar a classifica\u00e7\u00e3o taxon\u00f3mica autom\u00e1tica de imagens de borboletas e analisar a performance da CNN.<\/p>\n

As redes neurais convolucionais s\u00e3o compostas por\u00a0neur\u00f3nios com pesos e vieses aprend\u00edveis. Cada neur\u00f3nio recebe algumas entradas, realiza um produto escalar e, opcionalmente, segue-o com uma n\u00e3o linearidade.<\/p>\n

No total, incluem-se 22 mil imagens num modelo que tem a precis\u00e3o m\u00e9dia de 90%. Gra\u00e7as \u00e0 potencialidade da IA, depois de extra\u00eddo da rede neuronal, o modelo foi imerso numa aplica\u00e7\u00e3o web que permite aos utilizadores submeter imagens para serem classificadas.<\/p>\n

O projeto nasceu a partir do pr\u00e9mio que Tom\u00e1s Mamede alcan\u00e7ou no\u00a0WWDC Swift Student Challenge<\/a>\u00a0da Apple, que lhe permitiu integrar\u00a0o\u00a0Apple Developer Program<\/a> e introduzir a\u00a0aplica\u00e7\u00e3o\u00a0na App Store.<\/p>\n<\/div>\n

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Aplica\u00e7\u00e3o gratuita e j\u00e1\u00a0dispon\u00edvel em\u00a0iOS e Android<\/strong><\/h3>\n

A aplica\u00e7\u00e3o foi lan\u00e7ada a 24 de novembro de 2020 na App\u00a0Store, juntamente com a vers\u00e3o Web, apta a ser utilizada em qualquer dispositivo. As duas vers\u00e3o da aplica\u00e7\u00e3o fazem uso do mesmo modelo de\u00a0Machine Learning<\/em>, que integra a\u00a0Google Cloud Platform<\/a>.<\/p>\n

O \u201cdata set\u201d, isto \u00e9, o conjunto de dados, foi constru\u00eddo a partir das imagens provenientes do data set do\u00a0iNaturalist<\/a>, que se trata de uma iniciativa conjunta da Academia de Ci\u00eancias da Calif\u00f3rnia e da National Geographic Society, reunindo contributos para a conserva\u00e7\u00e3o da biodiversidade, publicados no\u00a0Global Biodiersity Information Facility<\/a>\u00a0(GBIF).<\/p>\n

Na vers\u00e3o Web, at\u00e9 ao momento, apenas \u00e9 poss\u00edvel realizar\u00a0classifica\u00e7\u00f5es de imagens neste formato.<\/p>\n

J\u00e1 na vers\u00e3o iOS, a aplica\u00e7\u00e3o tem uma interface mais desenvolvida, com mais cuidado, pormenor e funcionalidades. Permite que os utilizadores criem\u00a0um verdadeiro cat\u00e1logo de observa\u00e7\u00f5es com v\u00e1rios detalhes, incluindo a localiza\u00e7\u00e3o, utilizando o GPS como um mapa de explorador.<\/p>\n

O pr\u00f3ximo passo do projeto passa por estender o modelo de IA para acomodar tamb\u00e9m as mariposas (esp\u00e9cies noturnas) e usar redes neuronais desenvolvidas de raiz e otimizadas para o caso de estudo para treinar o \u201cdata set\u201d.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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