Em uma recente viagem aos jardins botânicos locais, notei uma flor roxa alta e marcante que eu nunca havia notado antes. Tentei pesquisar no Google, mas não sabia bem o que perguntar. "Flor roxa" me trouxe fotos de narciso e frésia, orquídeas e prímula, gladíolo e glória da manhã. Nenhum deles era a flor que eu vi.
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Mas, graças à inteligência artificial, curiosos naturalistas amadores como eu agora têm maneiras melhores de identificar a natureza ao nosso redor. Vários novos sites e aplicativos usam a tecnologia AI para colocar nomes em fotografias.
O iNaturalist.org é um desses sites. Fundada em 2008, até agora era apenas um site de crowdsourcing. Os usuários postam uma foto de uma planta ou animal e uma comunidade de cientistas e naturalistas a identificará. Sua missão é conectar especialistas e "cientistas cidadãos" amadores, estimulando as pessoas a se interessarem por plantas e animais selvagens enquanto usam os dados coletados para ajudar cientistas profissionais a monitorar mudanças na biodiversidade ou até mesmo descobrir novas espécies.
O modelo de crowdsourcing geralmente funciona bem, diz Scott Loarie, co-diretor do iNaturalist. Mas existem algumas limitações. Primeiro, pode ser muito mais difícil obter uma identificação da sua fotografia, dependendo de onde você mora. Na Califórnia, onde Loarie é baseado, ele pode obter uma identificação dentro de uma hora. Isso porque um grande número de especialistas que freqüentam o iNaturalist é baseado na Costa Oeste. Mas alguém na Tailândia rural, por exemplo, pode ter que esperar muito mais para receber uma identificação: o tempo médio necessário para obter uma identificação é de 18 dias. Outra questão: à medida que o site se tornou mais popular, o equilíbrio de observadores (pessoas postando fotos) para identificadores (pessoas informando quais são as imagens) tornou-se distorcido, com muito mais observadores do que identificadores. Isso ameaça sobrecarregar os especialistas voluntários.Este mês, o iNaturalist planeja lançar um aplicativo que usa AI para identificar plantas e animais até o nível das espécies. O aplicativo tira proveito do chamado "aprendizado profundo", usando redes neurais artificiais que permitem que os computadores aprendam como os humanos, para que suas capacidades possam avançar com o tempo.
"Estamos esperançosos de que isso envolverá todo um novo grupo de cientistas cidadãos", diz Loarie.
O aplicativo é treinado por receber imagens rotuladas do enorme banco de dados do iNaturalist de observações de “grau de pesquisa” - observações que foram verificadas pela comunidade de especialistas do site. Uma vez que o modelo tenha sido treinado em imagens rotuladas suficientes, ele começa a ser capaz de identificar imagens não rotuladas. Atualmente, o iNaturalist é capaz de adicionar uma nova espécie ao modelo a cada 1, 7 horas. Quanto mais imagens forem enviadas pelos usuários e identificadas por especialistas, melhor.
"Quanto mais coisas tivermos, mais treinado será o modelo", diz Loarie.
A equipe iNaturalista quer que o modelo seja sempre preciso, mesmo que isso signifique não ser o mais preciso possível. Neste momento o modelo tenta dar uma resposta confiante sobre o gênero do animal, então uma resposta mais cautelosa sobre a espécie, oferecendo as 10 melhores possibilidades. Atualmente, ela está correta sobre o gênero 86% do tempo e dá à espécie 10 melhores resultados em 77% das vezes. Esses números devem melhorar à medida que o modelo continua a ser treinado.
Brincando com uma versão demo, entrei na foto de um papagaio empoleirado sobre uma rocha. "Temos certeza de que isso está no gênero Puffins", dizia a espécie correta - papagaio-do-mar - como o principal resultado sugerido. Então eu entrei na foto de um sapo com garras africanas. "Temos certeza de que isso está no gênero Western spadefoot toads", disse-me, oferecendo rã com garras africanas entre os seus 10 melhores resultados.
A AI não estava “confiante o suficiente para fazer uma recomendação” sobre uma foto do meu filho, mas sugeriu que ele poderia ser um sapo-leopardo do norte, um caracol de jardim ou uma cobra-de-gopher, entre outras criaturas não-humanas. Como todos estes são vistos, percebi que a visão do computador estava vendo o fundo de bolinhas da cadeira alta do meu filho e identificando-a como parte do espécime. Então eu cortei a imagem até que apenas o rosto dele estava visível e pressionei “classifique”. “Temos certeza de que isso está na subordem da Lizards”, a IA respondeu. Ou meu bebê parece um lagarto ou - a verdadeira resposta, presumo - isso mostra que o modelo só reconhece o que foi alimentado. E ninguém está alimentando fotos de humanos, por razões óbvias.
O iNaturalist espera que o aplicativo tire a pressão de sua comunidade de especialistas e permita que uma comunidade maior de observadores participe, como grupos de crianças em idade escolar. Ele também pode permitir “captura de câmera” - enviando fluxos de imagens de uma armadilha de câmera, que tira uma foto quando é acionada por movimento. O iNaturalist desencorajou o aprisionamento de câmeras, pois inunda o site com enormes quantidades de imagens que podem ou não precisar de uma identificação especializada (algumas imagens estarão vazias, enquanto outras captariam animais comuns como esquilos que o proprietário da câmera poderia identificar facilmente). ela própria). Mas com a IA isso não seria um problema. O iNaturalist também espera que a nova tecnologia envolva uma nova comunidade de usuários, incluindo pessoas que possam ter interesse na natureza, mas que não estejam dispostas a esperar vários dias por uma identificação no modelo crowdsourced.
Identificação rápida de espécies também pode ser útil em outras situações, como a aplicação da lei.
"Vamos dizer que os trabalhadores da TSA abrem uma mala e alguém tem lagartixas", diz Loarie. "Eles precisam saber se devem prender alguém ou não."
Neste caso, o AI poderia dizer aos agentes da TSA que tipo de lagartixa eles estavam olhando, o que poderia ajudar em uma investigação.
O iNaturalist não é o único site que aproveita a visão computacional para envolver cientistas cidadãos. O aplicativo Merlin Bird ID da Cornell usa AI para identificar mais de 750 aves norte-americanas. Você só precisa responder a algumas perguntas simples primeiro, incluindo o tamanho e a cor do pássaro que viu. faz o mesmo com as plantas, depois que você diz para que parte da planta ela está olhando (flor, fruta, etc.).
Isso tudo é parte de uma onda maior de interesse em usar a inteligência artificial para identificar imagens. Existem programas de IA que podem identificar objetos de desenhos (mesmo os ruins). As IAs podem olhar para pinturas e identificar artistas e gêneros. Muitos especialistas acreditam que a visão computacional desempenhará um grande papel na área da saúde, facilitando a identificação, por exemplo, dos cânceres de pele. Os fabricantes de automóveis usam a visão computacional para ensinar carros a identificar e evitar atropelamentos de pedestres. O enredo de um episódio recente da comédia Silicon Valley lidou com um aplicativo de visão computacional para identificar alimentos. Mas como seu criador apenas a treinou em cachorros-quentes - já que treinar uma rede neural exige incontáveis horas de trabalho humano - só era possível distinguir entre cachorros-quentes e “cachorros-quentes”.
Esta questão do trabalho de humor é importante. Bancos de dados maciços de imagens corretamente rotuladas são cruciais para treinar IAs e podem ser difíceis de encontrar. O iNaturalist, como um site de crowdsourcing de longa data, já tem exatamente esse tipo de banco de dados, e é por isso que seu modelo tem avançado tão rapidamente, diz Loarie. Outros sites e aplicativos precisam encontrar seus dados em outros lugares, geralmente de imagens acadêmicas.
"Ainda é cedo, mas garanto que no próximo ano você verá uma proliferação desses tipos de aplicativos", diz Loarie.
