IA Utilizada em App Para Identificar Espécies de Borboletas

A Lepilens é a aplicação criada por Tomás Mamede que ajuda os utilizadores a identificar diferentes espécies de borboletas. Através de Inteligência Artificial é possível criar um mapa explorador através do GPS da app.

Published 29/01/2021, 12:01 WET
Borboleta-azul-das-turfeiras

Borboleta-azul-das-turfeiras, uma espécie rara e ameaçada num prado da serra do Alvão.

Fotografia de João Nunes da Silva

Tomás Mamede, aluno do último ano da Licenciatura em Ciência de Computadores, da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto, desenvolveu a aplicação Lepilens, com o intuito de ajudar na identificação de espécies de borboletas.

A aplicação, que está disponível para o sistema iOS e Web, emprega a inteligência artificial (IA) Deep Learning e permite identificar as espécies representadas em fotografias obtidas pelos próprios utilizadores. A identificação, na versão atual da aplicação, está restrita às espécies de borboletas diurnas presentes em Portugal, sendo que algumas destas podem também ser encontradas por toda a Europa.

A Lapilens tem também por objetivo, através do recurso à IA, ajudar a mapear a distribuição destes insetos no território nacional, apresentando-se, assim, como uma plataforma Citizen Science. Esta plataforma tem o objetivo de transmitir conhecimento e recursos para a Ciência Cidadã.

As espécies de borboletas são essenciais

As borboletas não são um objeto de estudo fácil, uma vez que, apesar de algumas espécies apresentarem uma morfologia diferente, existem outras que diferem entre si em detalhes muito subtis.

As borboletas desempenham um papel importante no ecossistema, em todas as fases do seu ciclo de vida, quer como polinizadores, quer quanto alimento para outros animais. As interações complexas das borboletas com plantas e outros seres vivos, torna-as particularmente sensíveis a perturbações no equilíbrio dos ecossistemas.

Estes são alguns dos motivos pelos quais os dados obtidos e o conhecimento da evolução das populações de borboletas ao nível do país, não devem ser subestimados. Tais dados são essenciais e servem de indicadores importantes da saúde do nosso ambiente.

A Lepilens nasce do recurso à IA

A projeto foi desenvolvido sob a orientação dos docentes Luís Lopes e Eduardo Marques. Foi construído um “data set”, reunindo todas as borboletas portuguesas, e o treino de uma Convolutional Neural Network (CNN) capaz de realizar a classificação taxonómica automática de imagens de borboletas e analisar a performance da CNN.

As redes neurais convolucionais são compostas por neurónios com pesos e vieses aprendíveis. Cada neurónio recebe algumas entradas, realiza um produto escalar e, opcionalmente, segue-o com uma não linearidade.

No total, incluem-se 22 mil imagens num modelo que tem a precisão média de 90%. Graças à potencialidade da IA, depois de extraído da rede neuronal, o modelo foi imerso numa aplicação web que permite aos utilizadores submeter imagens para serem classificadas.

O projeto nasceu a partir do prémio que Tomás Mamede alcançou no WWDC Swift Student Challenge da Apple, que lhe permitiu integrar o Apple Developer Program e introduzir a aplicação na App Store.
 

Aplicação gratuita e já disponível em iOS e Android

A aplicação foi lançada a 24 de novembro de 2020 na App Store, juntamente com a versão Web, apta a ser utilizada em qualquer dispositivo. As duas versão da aplicação fazem uso do mesmo modelo de Machine Learning, que integra a Google Cloud Platform.

O “data set”, isto é, o conjunto de dados, foi construído a partir das imagens provenientes do data set do iNaturalist, que se trata de uma iniciativa conjunta da Academia de Ciências da Califórnia e da National Geographic Society, reunindo contributos para a conservação da biodiversidade, publicados no Global Biodiersity Information Facility (GBIF).

Na versão Web, até ao momento, apenas é possível realizar classificações de imagens neste formato.

Já na versão iOS, a aplicação tem uma interface mais desenvolvida, com mais cuidado, pormenor e funcionalidades. Permite que os utilizadores criem um verdadeiro catálogo de observações com vários detalhes, incluindo a localização, utilizando o GPS como um mapa de explorador.

O próximo passo do projeto passa por estender o modelo de IA para acomodar também as mariposas (espécies noturnas) e usar redes neuronais desenvolvidas de raiz e otimizadas para o caso de estudo para treinar o “data set”.

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