Já alguma vez se questionou o que fazem os animais selvagens quando ninguém os está a observar? Agora nos Alpes Suíços com a ajuda da inteligência artificial já é possível saber
Os cientistas da EPFL criaram o MammAlps, um conjunto de dados vídeo multi-vistas e multi-modais que capta o comportamento dos mamíferos selvagens nos Alpes suíços. Este novo recurso poderá ser um fator de mudança para os esforços de monitorização e conservação da vida selvagem.
Já alguma vez se perguntou como se comportam os animais selvagens quando ninguém está a ver? Compreender estes comportamentos é vital para a proteção dos ecossistemas – especialmente quando as alterações climáticas e a expansão humana alteram os habitats naturais. Mas recolher este tipo de informação sem interferir sempre foi complicado.
@Imagem captada pela camara
Tradicionalmente, os investigadores baseavam-se na observação direta ou em sensores presos aos animais – métodos que são perturbadores ou de alcance limitado. As armadilhas fotográficas oferecem uma alternativa menos invasiva, mas geram grandes quantidades de imagens que são difíceis de analisar.
A IA poderia ajudar, mas há um senão: precisa de conjuntos de dados anotados para aprender com eles. A maior parte dos atuais conjuntos de dados de vídeo são retirados da Internet, sem a autenticidade de ambientes selvagens reais, ou são gravações de campo de pequena escala sem pormenores. E poucos incluem o tipo de contexto rico – como vários ângulos de câmara ou áudio – que é necessário para compreender verdadeiramente o complexo comportamento animal.
Apresentação do MammAlps
Para fazer face a este desafio, os cientistas da EPFL recolheram e organizaram o MammAlps, o primeiro conjunto de dados de comportamento da vida selvagem ricamente anotado, com várias vistas e multimodal, em colaboração com o Parque Nacional Suíço. O MammAlps foi concebido para treinar modelos de IA para tarefas de reconhecimento de espécies e comportamentos e, em última análise, para ajudar os investigadores a compreender melhor o comportamento animal. Este trabalho poderá tornar os esforços de conservação mais rápidos, mais baratos e mais inteligentes.
O MammAlps foi desenvolvido por Valentin Gabeff, um estudante de doutoramento da EPFL, sob a supervisão dos Professores Alexander Mathis e Devis Tuia, juntamente com as respectivas equipas de investigação.
Como foi desenvolvido o MammAlps
Os investigadores instalaram nove armadilhas fotográficas que gravaram mais de 43 horas de imagens em bruto ao longo de várias semanas. A equipa processou-as meticulosamente, utilizando ferramentas de IA para detetar e seguir animais individuais, o que resultou em 8,5 horas de material que mostra a interação entre os animais selvagens.
A equipa classificou os comportamentos utilizando uma abordagem hierárquica, categorizando cada momento em dois níveis: actividades de alto nível, como procurar alimentos ou brincar, e acções mais finas, como caminhar, cuidar de animais ou cheirar. Esta estrutura permite que os modelos de IA interpretem os comportamentos com maior precisão, ligando movimentos pormenorizados a padrões de comportamento mais amplos.
Rotularam os comportamentos utilizando uma abordagem hierárquica, categorizando cada momento a dois níveis: actividades de alto nível, como procurar alimentos ou brincar, e acções mais finas, como andar, cuidar ou cheirar. Esta estrutura permite que os modelos de IA interpretem os comportamentos com mais precisão, ligando movimentos pormenorizados a padrões de comportamento mais amplos.
Para fornecer aos modelos de IA um contexto mais rico, a equipa complementou o vídeo com gravações áudio e capturou “mapas de cenas de referência” que documentavam factores ambientais como fontes de água, arbustos e rochas. Esta adição de dados permite uma melhor interpretação dos comportamentos específicos do habitat. Também cruzaram referências sobre as condições climatéricas e a contagem de indivíduos por evento para criar descrições mais completas das cenas.
“Ao incorporar outras modalidades juntamente com o vídeo, demonstrámos que os modelos de IA podem identificar melhor o comportamento animal”, explica Alexander Mathis. “Esta abordagem multimodal dá-nos uma imagem mais completa do comportamento da vida selvagem.”
Um novo padrão para a monitorização da vida selvagem
@Imagem captada pela camara
O MammAlps traz um novo padrão para a monitorização da vida selvagem: um instantâneo sensorial completo do comportamento animal em vários ângulos, sons e contextos. Introduz também uma referência de “compreensão de eventos a longo prazo”, o que significa que os cientistas podem agora estudar não só comportamentos isolados de pequenos clips, mas também cenas ecológicas mais amplas ao longo do tempo – como um lobo a perseguir um veado através de várias vistas de câmara.
A investigação ainda está a decorrer. A equipa está atualmente a processar os dados recolhidos em 2024 e a realizar mais trabalho de campo em 2025. Estes inquéritos adicionais são necessários para expandir o conjunto de registos de espécies raras, como as lebres alpinas e o lince, e são também úteis para desenvolver métodos de análise temporal do comportamento da vida selvagem ao longo de várias estações.
A criação de mais conjuntos de dados como o MammAlps poderia aumentar radicalmente os actuais esforços de monitorização da vida selvagem, permitindo que os modelos de IA identificassem comportamentos de interesse a partir de centenas de horas de vídeo. Isto forneceria aos conservacionistas da vida selvagem informações oportunas e acionáveis. Ao longo do tempo, isto poderia facilitar o acompanhamento da forma como as alterações climáticas, a invasão humana ou os surtos de doenças afectam o comportamento da vida selvagem e ajudar a proteger as espécies vulneráveis.
