Desvendando o bentos de mar profundo através de inteligência artificial

• Processo: 23/09821-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Oceanografia - Oceanografia Biológica
• Pesquisador responsável: Paulo Yukio Gomes Sumida
• Beneficiário: Raphaela Neves Lopes
• Instituição Sede: Instituto Oceanográfico (IO). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Ecologia
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Corais de águas frias | Ecologia | oceano profundo | Yolo | Corais de oceano profundo

Resumo

O oceano profundo é o maior bioma do planeta. Nele são encontrados alguns hotspots de biodiversidade, como os corais de águas profundas, os quais estão presentes em diversas partes do globo e formam habitat tridimensionais essenciais para a biodiversidade, fornecendo nichos ecológicos para diversas espécies. Apesar da existência desses ambientes coralíneos ser conhecida há bastante tempo, o seu estudo é limitado devido às dificuldades de amostragem em oceano profundo e aos impactos que podem ser gerados a esses ecossistemas, que são extremamente vulneráveis e sensíveis. Na costa brasileira, há poucos trabalhos a respeito da distribuição desses corais e suas relações com as variáveis ambientais. Contudo, o avanço tecnológico possibilitou uma crescente implementação de análise de imagens coletadas por veículos submersíveis nesses ambientes. Essas operações, muitas vezes realizadas pela indústria de óleo e gás, exigem um elevado esforço para identificação e anotação dos organismos devido aos altos volumes de dados gerados, sendo cada vez mais necessário o desenvolvimento de métodos para automatizar essas análises. O presente projeto tem como objetivo a identificação de organismos presentes em dois bancos de corais de águas profundas da Bacia de Campos em vídeos de ROV fornecidos pela Petrobras e a implementação de inteligência artificial para a detecção automatizada desses organismos. A identificação dos organismos será realizada através de anotações manuais georreferenciadas utilizando o software Annotation 1.09. Dados biológicos serão integrados aos ambientais para avaliar a influência desses fatores na distribuição dos organismos. A inteligência artificial será implementada através de um algoritmo de detecção baseado no modelo YOLOv5, o qual será treinado e melhorado para detectar organismos presentes nos vídeos do projeto. Posteriormente, serão realizados testes estatísticos para avaliar o desempenho do algoritmo, comparando os resultados das anotações manuais com os resultados do algoritmo. Além de trazer dados relevantes a cerca de um ecossistema ainda pouco conhecido no Brasil, o presente projeto trata-se de uma iniciativa relevante para otimização no uso de dados desses ambientes, os quais são especialmente vulneráveis a ações antrópicas.