Os seres humanos são excelentes em detectar padrões. É por isso que vemos rostos em Marte ou nas nuvens. Mas em algumas áreas, a inteligência artificial (IA) é ainda melhor. Dê a uma das ferramentas de IA um milhão de fotografias e peça a ela para identificar sinais indicadores - e ela consegue. A IA pode permitir pesquisas em escalas anteriormente impossíveis.
O reconhecimento de padrões da IA tem sido utilizado para vasculhar imagens de satélite e mapear as toneladas de poluição plástica que ameaçam nossos mares – em tempo real. Esta técnica já encontrou mais de 4.000 lixões informais não declarados próximos a rios. Isso é útil, já que apenas dez rios contribuem com quase todo o plástico que chega aos nossos oceanos.
Este é apenas o começo. Até agora, a IA tem se mostrado promissora em projetos que buscam mapear prados de ervas marinhas do espaço e encontrar recifes desconhecidos que provavelmente abrigam corais resistentes ao calor. Em breve, espera-se que a IA possa descobrir exatamente quais peixes vivem e onde – sem nunca vê-los.
Sim. Pense nos grandes volumes de dados que os cientistas reuniram nas últimas décadas. Até agora, vasculhar os dados tem sido meticuloso e às vezes tedioso. Isso porque, embora detectar padrões seja algo que os humanos fazem bem, somos mais lentos.
A IA extrai grandes conjuntos de dados, que podem ser qualquer coisa, de fotos a números. Você o treina para que ele saiba o que você está procurando. Em seguida, a ferramenta de software começa a trabalhar, detectando padrões – e, principalmente, oferecendo previsões sobre como esses padrões surgem.
Esses métodos são especialmente poderosos para dados biológicos confusos e complexos. Por exemplo, a ferramenta de IA AlphaFold revolucionou totalmente o lento processo de compreensão de como as proteínas se dobram em formas semelhantes a origami dentro das células. Anteriormente, poderia levar meses ou anos para descobrir uma única estrutura de proteína. Este ano, a AlphaFold anunciou estruturas previstas para 200 milhões de proteínas.
A IA é útil para encontrar recifes desconhecidos com corais preparados para sobreviver apesar do aquecimento das águas. Isso é vital, já que os oceanos absorveram quase todo o calor retido pelos trilhões de toneladas de gases de efeito estufa que lançamos na atmosfera.
Além disso, a IA pode identificar condições ambientais específicas sob as quais os recifes sobreviverão à medida que os oceanos esquentam. Assim, é possível proteger esses recifes – e recorrer a eles para uso potencial para restaurar recifes moribundos em outros lugares.
Encontrar resíduos plásticos do espaço teria sido quase impossível antes que os programas de detecção de imagem IA se tornassem disponíveis. Como funciona? Essencialmente, as fotos tiradas pelos satélites são digitalizadas pela IA para detectar depósitos de plástico escondidos. Em seguida, a busca é refinada ao longo do tempo, para ver se esses locais estão ficando maiores – e se estão perto de rios ou lagos, que podem levar plásticos para os mares e aumentar os milhões de toneladas de resíduos que sufocam tartarugas e matam peixes.
O objetivo é encontrar os locais com maior risco de adição de plásticos oceânicos. Dessa forma, as agências de fiscalização podem responder primeiro aos problemas mais urgentes.
Imagine ter drones autônomos flutuantes ou subaquáticos amostrando a água do mar, com redes neurais de IA procurando por DNA de peixes. Parece ficção científica, mas agora é totalmente possível.
A tecnologia dos drones amadureceu. As ferramentas de IA chegaram. E não precisamos mais pescar para saber o que vive nos mares. Tudo o que você precisa são pequenos vestígios de DNA ambiental que as espécies marinhas deixam para trás na água. Da mesma forma, poderíamos rastrear a saúde do ecossistema do recife de coral quase em tempo real.
Isso nos permitirá avaliar esses ecossistemas em um momento em que nossos oceanos estão sob pressão sem precedentes da pesca industrial, ondas de calor marinhas e acidificação causada pelas mudanças climáticas e poluição plástica. Quanto mais sabemos, melhor podemos responder.
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