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Pesquisadores da USP desenvolvem tecnologia com IA para detecção de animais em rodovias

Uma pesquisa realizada pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (USP) está focada em aprimorar sistemas de detecção de objetos para identificar animais silvestres em rodovias brasileiras. O objetivo é integrar essa tecnologia com dispositivos de computação de borda instalados nas estradas, permitindo alertar motoristas sobre a presença de […]

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ICMBIO/divulgação

Uma pesquisa realizada pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (USP) está focada em aprimorar sistemas de detecção de objetos para identificar animais silvestres em rodovias brasileiras.

O objetivo é integrar essa tecnologia com dispositivos de computação de borda instalados nas estradas, permitindo alertar motoristas sobre a presença de animais através de aplicativos móveis, visando a redução de acidentes.

O estudo, que foi publicado na revista Scientific Reports, explora o uso de modelos de inteligência artificial (I.A.) para a detecção de espécies, especialmente aquelas ameaçadas de extinção.

Gabriel Souto Ferrante, pesquisador do instituto, esclarece que, embora a pesquisa se concentre atualmente no desenvolvimento de modelos de I.A. para a detecção, a aplicação prática junto a aplicativos móveis é um objetivo futuro.

Para treinar esses modelos de detecção, foi criado um novo dataset, aberto e gratuito, contendo diversas espécies de médio e grande porte.

“Estes modelos de visão computacional testados podem ser acoplados a dispositivos de computação de borda – descentralizada – em pistas para realizar a classificação e detecção do animal e assim repassar via aplicativo móvel algum sinal que indique que algum animal passou em determinado trecho”, explicou ele a Agência Brasil.

Os resultados preliminares indicam que as várias versões da arquitetura de detecção são capazes de identificar e classificar corretamente essas espécies, especialmente em condições de boa visibilidade.

No entanto, o estudo também aponta desafios técnicos, como a dificuldade de detecção em ambientes com oclusão (por exemplo, alta vegetação, neblina ou chuva) e em imagens de baixa qualidade ou cenários noturnos.

Esses fatores podem comprometer a eficácia da tecnologia em interpretar corretamente as características visuais dos animais.

Além disso, a pesquisa destaca barreiras relacionadas à complexidade computacional e ao alto custo dos equipamentos necessários para processamento em tempo real ao lado das câmeras nas rodovias.

Dados da Agência de Transporte do Estado de São Paulo (Artesp) revelam que mais de 6.3 mil atropelamentos de animais silvestres foram registrados nas rodovias estaduais em 2023, com a região central do estado apresentando a maior incidência de casos.

A pesquisa da USP busca oferecer uma solução tecnológica para este problema, contribuindo para a segurança nas estradas e a preservação da fauna brasileira.

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