Desenvolvimento de plataforma de detecção automatizada de fauna marinha através de aprendizado de máquina

• Processo: 25/06265-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2027
• 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
• Vinculado ao auxílio: 19/12551-8 - Conexões bentônicas em altas latitudes do Hemisfério Sul: BECOOL, AP.PFPMCG.TEM
• Assunto(s): Análise de imagens Bentos Inteligência artificial Monitoramento
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de imagens | Bentos | Inteligência Artificial | Monitoramento | Bentos de mar profundo

Resumo

O monitoramento da biodiversidade marinha é essencial para a conservação dos ecossistemas, mas os métodos tradicionais de coleta de amostras biológicas podem ser invasivos e prejudiciais às espécies. Avanços tecnológicos, como a utilização de veículos submersíveis operados remotamente (ROVs), têm permitido a adoção de abordagens não invasivas para o estudo de ecossistemas marinhos. No entanto, essas operações geram grandes volumes de dados, que demandam um grande esforço para a identificação e anotação manual dos organismos registrados. Nesse cenário, a Inteligência Artificial (IA) se destaca como uma solução eficaz para a análise automatizada de vídeos, oferecendo uma alternativa ágil e precisa. A aplicação dessa tecnologia é particularmente importante em ecossistemas de grande relevância ecológica, como os bancos de corais de águas profundas e os ambientes marinhos da Antártica, ambos vitais para a saúde dos oceanos e altamente vulneráveis às ações antrópicas. Este projeto tem como principal objetivo desenvolver uma interface gráfica interativa para anotação de vídeos, integrada a um modelo de IA para detecção e classificação automatizada de organismos marinhos. Após seu desenvolvimento, a plataforma será testada utilizando vídeos do oceano austral e de bancos de corais de águas profundas da Bacia de Campos. Os dados a serem analisados foram obtidos a partir de vídeos capturados por ROV durante os projetos DECODE, na Bacia de Campos, e BECOOL na Antártica, permitindo testar a eficácia da ferramenta em diferentes contextos ecológicos. As diferenças entre a composição e abundância da fauna, tanto entre os bancos de corais quanto entre os dados do algoritmo e da anotação tradicional, serão testadas estatisticamente por Escalonamento Multidimensional Não-Métrico (nMDS) e Análise de Variância Multivariada Permutacional (PERMANOVA). A integração da IA no monitoramento desses ecossistemas apresenta uma abordagem inovadora e promissora que, além de contribuir para o avanço do conhecimento da biodiversidade local, também reduzirá significativamente o tempo necessário para a análise de vídeos nessa área de pesquisa. (AU)