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World Wide Web of Plankton Image Curation (www.pic)

Resumo

Pesquisas científicas estão gerando um número crescente de imagens digitais, de micrografias de células a imagens de galáxias. Instrumentações automatizadas podem capturar muitas imagens, que são automaticamente processadas para gerar dados. Para que esses dados possam ser úteis à comunidade científica e beneficiar o público em geral, a geração deve ser rápida (mesmo para milhões de imagens), consistente, e os dados facilmente compartilháveis. Em ciências ambientais, as questões comuns são: quantos organismos estão persentes em um dado ambiente? O quão diversos eles são? Isto muda com o tempo? O imageamento digital pode ajudar a responder estas questões, particularmente no ambiente subaquático, onde a observação direta pelos humanos é difícil. Por exemplo, imagens de bilhões de organismos planctônicos (i.e., organismos que são carregados pelas correntes) tem sido coletadas e precisam ser analisadas. Plânctons contribuem largamente na regulação do clima na Terra, na produção do oxigênio que respiramos, na alimentação dos peixes que consumimos, etc. Estimar sua abundância e diversidade é portanto crítico. Porém, os esforços para processar e classificar as imagens para estudos ecológicos encontram-se espalhados e não são inter-operáveis. O principal objetivo deste projeto é a criação de aplicações web (World Wide Web of Plankton Image Curation applications -- WWW.PIC) que colete as images de plâncton, permita aos cientistas nomearem-os consistentemente, armazene informações ecológicas associadas (tais como data e localização), e torne todos os dados facilmente acessíveis à comunidade. O serviço deverá aproveitar-se de avanços de ponta em desenho de banco de dados e em aprendizado de máquina para processar bilhões de imagens, será hospedado em servidores web públicos para serem acessados facilmente, e irá fomentar um ambiente de colaboração e compartilhamento valorizado pelo Belmont Forum, passos que acreditamos serem essenciais para o progresso da Ciência. Esta infraestrutura será então usada para os estudos que tem-se mostrado um grande desafio na ausência dela, tais como o monitoramento rápido de plâncton para a avaliação da saúde de um ecossistema, ou estimação global de distribuição da diversidade planctônica e sua contribuição para o armazenamento de carbono e para a produtividade de ecossistemas. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Pós-doutorado em aprendizado de máquina e visão computacional no IME-USP 
El avance del aprendizaje de máquinas genera nuevas tecnologías basadas en el análisis de imágenes 
Pós-doutorado em aprendizado de máquina com bolsa da FAPESP 
Avanço em aprendizado de máquina possibilita novas tecnologias baseadas na análise de imagens 
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (7 total):
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