A ci\u00eancia cidad\u00e3 ganha apoio de vis\u00e3o computacional para monitorar peixes. Pesquisadores do MIT Sea Grant, em parceria com o Woodwell Climate Research Center e outras institui\u00e7\u00f5es, apresentam um sistema de aprendizado profundo para contar peixe no ambiente aqu\u00e1tico. O estudo foi publicado em fevereiro na revista Remote Sensing in Ecology and Conservation.<\/p>\n
A iniciativa combina v\u00eddeo subaqu\u00e1tico com t\u00e9cnicas de vis\u00e3o computacional para complementar o trabalho de volunt\u00e1rios e de m\u00e9todos tradicionais de contagem. O objetivo \u00e9 melhorar a qualidade dos dados e a efici\u00eancia na identifica\u00e7\u00e3o de escadas migrat\u00f3rias de peixes, especialmente na corrida anual de river herring.<\/p>\n
O projeto re\u00fane equipes do Woodwell Climate Research Center, MIT Sea Grant, MIT CSAIL, MIT Lincoln Laboratory e Intuit. Os pesquisadores destacados incluem Zhongqi Chen, Linda Deegan, Robert Vincent, Kevin Bennett, Sara Beery, Timm Haucke, Austin Powell e Lydia Zuehsow. A publica\u00e7\u00e3o descreve a aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica da tecnologia para monitoramento de popula\u00e7\u00f5es aqu\u00e1ticas.<\/p>\n
Os pesquisadores criaram um pipeline completo que vai desde c\u00e2meras subaqu\u00e1ticas em campo at\u00e9 a rotulagem de v\u00eddeos e o treinamento de modelos. As imagens foram coletadas em tr\u00eas rios de Massachusetts: Coonamessett (Falmouth), Ipswich e Santuit (Mashpee).<\/p>\n
Para treinar o modelo, foram selecionados trechos com varia\u00e7\u00f5es de ilumina\u00e7\u00e3o, visibilidade da \u00e1gua, densidade de peixes, hor\u00e1rio do dia e sazonalidade. Um plataforma de c\u00f3digo aberto foi usada para rotular os v\u00eddeos quadro a quadro, com caixas delimitadoras que acompanham o movimento dos peixes. Ao todo, 1.435 v\u00eddeos foram anotados, com 59.850 quadros.<\/p>\n
A contagem gerada pelo modelo foi validada contra revis\u00f5es manuais em v\u00eddeo, contagens visuais no acostamento do riacho e dados de PIT tagging. Modelos treinados com dados de m\u00faltiplos locais e anos mostraram melhor desempenho, gerando contagens sazonais com alta resolu\u00e7\u00e3o e alinhadas a estimativas tradicionais.<\/p>\n
Al\u00e9m da contagem, o sistema forneceu insights sobre comportamento de migra\u00e7\u00e3o, tempos e padr\u00f5es de movimenta\u00e7\u00e3o, correlacionados a fatores ambientais. Usando v\u00eddeos da migra\u00e7\u00e3o de 2024 no Coonamessett, o pipeline contou 42.510 \u00e1guas-rio herring, revelando pico de migra\u00e7\u00e3o a nascer do dia e maior ocorr\u00eancia noturna na migra\u00e7\u00e3o contr\u00e1ria, com peixes evitando per\u00edodos mais expostos.<\/p>\n
Os autores ressaltam que a vis\u00e3o computacional pode avan\u00e7ar o monitoramento aplicado \u00e0 gest\u00e3o pesqueira e oferecer um framework para integra\u00e7\u00e3o com conserva\u00e7\u00e3o de v\u00e1rias esp\u00e9cies aqu\u00e1ticas. O MIT Sea Grant apoia h\u00e1 tempos esse tema, contribuindo para aprimorar avalia\u00e7\u00f5es populacionais e capacitar estudantes, o p\u00fablico e grupos de ci\u00eancia cidad\u00e3.<\/p>\n
Apesar do avan\u00e7o, a continuidade do monitoramento tradicional permanece essencial para manter a consist\u00eancia de dados de longo prazo at\u00e9 que sistemas automatizados sejam totalmente implementados. Mesmo assim, vis\u00e3o computacional e ci\u00eancia cidad\u00e3 devem atuar de forma complementar, com volunt\u00e1rios ajudando na manuten\u00e7\u00e3o de c\u00e2meras e na verifica\u00e7\u00e3o de modelos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"