Nova tecnologia de IA visa revolucionar a piscicultura
UC San Diego Today
Para entender melhor como a inteligência artificial (IA) pode promover o desenvolvimento da aquicultura nos EUA – o cultivo de animais e plantas aquáticas para alimentação, combustível e muito mais – uma equipe de cientistas da UC San Diego, UC Davis e da Universidade de Washington usará um sistema montado em câmera móvel, semelhante a um leitor de código de barras em um supermercado, para capturar imagens de esturjão branco para determinar suas características anatômicas. Essa abordagem elimina a necessidade de manuseio manual extensivo e potencial sedação do peixe, além de melhorar a eficiência na produção de esturjão para proteína e caviar.
Os cientistas – do Halıcıoğlu Data Science Institute (HDSI) da UC San Diego, parte da Escola de Computação, Informação e Ciências de Dados e da Jacobs School of Engineering, bem como do Departamento de Ciências Animais e Aquicultura da UC Davis Cooperative Extension e da Universidade de Washington (UW) Friday Harbor Laboratories – receberam uma bolsa para fazer este trabalho do Departamento de Agricultura dos EUA (USDA) Instituto Nacional de Alimentos e Agricultura (NIFA) Western Regional Centro de aquicultura para pesquisa em aquicultura com foco na criação de esturjões. Os cientistas usarão o Expanse no San Diego Supercomputer Center (SDSC) da UC San Diego para facilitar seu estudo.
“Graças ao financiamento do USDA NIFA e da Fundação Nacional de Ciências dos EUA, seremos capazes de criar modelos avançados de aprendizado de máquina usando o Expanse no SDSC para analisar essas imagens para distinguir entre peixes machos e fêmeas, com precisão crescente ao longo do tempo”, explicou o pós-doutorando do presidente da UC, Edwin Solares, professor da HDSI e do Departamento de Ciência da Computação e Engenharia da Jacobs School. “Os métodos tradicionais de determinação do sexo – como o ultrassom – exigem manuseio extensivo, equipe treinada e mão de obra significativa, enquanto nosso sistema proposto elimina o estresse para pescar, aumenta o rendimento e também reduz os custos.”
Solares trabalhou com o especialista em extensão cooperativa da UC, Jackson Gross, do Departamento de Ciência Animal da UC Davis, em um estudo de prova de conceito que se concentrou no desenvolvimento de modelos de IA com produtores de esturjão da Califórnia para coletar as imagens preliminares para treinar modelos para identificar diferenças anatômicas sutis entre esturjão macho e fêmea, que são indistinguíveis ao olho humano, até mesmo o de um especialista.
“Edwin construiu e treinou modelos que se mostraram empolgantes e tiveram resultados promissores”, explicou Gross. “Nosso financiamento fornece suporte contínuo para as fases subsequentes e depende de nosso sucesso em melhorar a precisão do modelo e transferir a tecnologia para a comunidade de aquicultura.”
Gross e Solares formaram colaborações com produtores de esturjão na Califórnia e Idaho, que servirão como parceiros da indústria para garantir que a pesquisa e as metas estejam alinhadas com as necessidades do produtor. “Embora nossos modelos iniciais de IA tenham alcançado inicialmente 76% de precisão, agora atingimos um marco muito maior com 90% de precisão”, disse Gross. “Queremos melhorar significativamente esse número, expandindo nosso conjunto de dados de algumas centenas de imagens para dezenas de milhares de imagens mais ruidosas ao longo da nova concessão – com o objetivo de detectar sexo antes dos três anos de idade.”
Gross disse que a equipe de pesquisa está confiante em melhorar a precisão da detecção para rivalizar, se não superar, os métodos tradicionais.
Solares explicou que pesquisas anteriores de visão computacional demonstraram como conjuntos de dados maiores e mais robustos levam a um melhor desempenho do modelo e as alocações do programa NSF ACCESS no sistema Expanse no SDSC permitirão que a equipe aproveite os avanços do aprendizado de máquina.
“Um dos principais objetivos do nosso projeto é desenvolver uma solução amigável em nível de fazenda para produtores de esturjão e, como a tecnologia de IA avançou significativamente, acreditamos que ela é totalmente capaz de sexar pequenos peixes mais jovens em um ambiente de fazenda”, disse Adam Summers, professor da UW Friday Harbor Laboratories. “Nosso software será executado em uma plataforma móvel, receberá atualizações over-the-air, exigindo treinamento mínimo para a equipe da fazenda, garantindo uma integração perfeita nas operações diárias.”
Além de desenvolver uma solução prática, a equipe de pesquisa realizará uma revisão abrangente das aplicações de IA existentes na aquicultura, particularmente na determinação do sexo. Ao mostrar sua abordagem inovadora por meio de imagens de alta resolução e análise algorítmica detalhada, eles pretendem fornecer uma demonstração transparente e cientificamente rigorosa de sua metodologia.
“À medida que nosso estudo avança, nossas descobertas não apenas beneficiarão os produtores de esturjão, mas também servirão como modelo para aplicações de IA na aquicultura de forma mais ampla”, disse Summers. “Essa inovação pode estabelecer um novo padrão para o manejo eficiente e não invasivo de peixes, abrindo caminho para novos avanços tecnológicos no campo, o que também ajudará os esforços atuais de conservação de espécies ameaçadas de esturjão e possivelmente outras espécies de peixes.”