Inteligência artificial será capaz de identificar 60 espécies de peixes em tempo real no rio Xingu
Inovador sistema de IA irá monitorar espécies de peixes no rio Xingu.
Um sistema baseado em inteligência artificial está em desenvolvimento para identificar automaticamente até 60 espécies de peixes que transitam pelo rio Xingu, no Pará. A tecnologia será instalada no Sistema de Transposição de Peixes do Complexo Hidrelétrico Belo Monte, permitindo o reconhecimento dos animais em tempo real.
Atualmente, uma câmera opera 24 horas por dia em uma janela de observação subaquática. Embora as imagens ajudem biólogos em suas análises, a identificação das espécies ainda requer profissionais treinados e é feita por meio de amostragens.
A proposta é automatizar essa atividade, aumentando a agilidade do monitoramento ambiental. O sistema, denominado Idarsa (Inteligência de Dados para Automação de Relatórios Socioambientais), foi desenvolvido pelo Instituto Atlântico no âmbito do Programa de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação da Norte Energia, com apoio da Embrapii.
As 60 espécies selecionadas para o projeto foram escolhidas por sua relevância ecológica e importância para a pesca local. O monitoramento acontece em um canal de 1,2 mil metros de extensão, projetado para garantir o fluxo migratório necessário ao ciclo reprodutivo dos peixes. Desde 2016, na Usina Hidrelétrica Pimental, o sistema já registrou a passagem de mais de 4,3 milhões de peixes de 168 espécies.
Após a implementação, a tecnologia funcionará como um monitor inteligente, analisando as imagens captadas pela câmera e classificando os animais. O projeto utiliza o modelo Yolo, um algoritmo que permite a detecção e identificação de múltiplos objetos em uma única análise da imagem.
A expectativa é que o sistema alcance maturidade técnica em 2027, com uma precisão média superior a 90% na identificação dos peixes. Um dos principais desafios é adaptar o modelo às condições da bacia do rio Xingu, onde muitas espécies apresentam características visuais semelhantes, e a turbidez natural da água dificulta a captura de imagens nítidas.
A inovação fortalece o monitoramento ambiental no rio Xingu, transformando a tecnologia em uma aliada da conservação da biodiversidade amazônica. O uso da IA no Sistema de Transposição de Peixes contribuirá para robustecer o banco de dados sobre as espécies amazônicas, servindo como exemplo de inovação que pode ser replicada para elevar o padrão de sustentabilidade no setor energético.
Parceria entre indústria e academia
O desenvolvimento do Idarsa envolve uma colaboração entre pesquisadores, profissionais da indústria e estudantes de universidades federais. Mestrandos e doutorandos participam da criação dos modelos de inteligência artificial e de estudos sobre o comportamento das espécies no rio.
A iniciativa pode ajudar a responder questões ecológicas relacionadas à migração dos animais. Estudantes de mestrado e doutorado de diversas universidades estão envolvidos no desenvolvimento de teses focadas na criação dos modelos e na aplicação da IA para entender os fatores que determinam a passagem das espécies pelo Sistema de Transposição de Peixes.
O potencial de disseminação internacional dos resultados e a formação de profissionais especializados nas regiões Norte e Nordeste são destacados como benefícios significativos. A formação desses profissionais qualificados fortalecerá o desenvolvimento tecnológico e consolidará uma base de pesquisa que subsidia políticas públicas de conservação e monitoramento ambiental de forma contínua e tecnicamente sólida.
Biodiversidade amplia complexidade do projeto
Tecnologias de automação do monitoramento ambiental já são utilizadas em países como Estados Unidos, Canadá, Suécia e Noruega. No entanto, o Idarsa deverá operar com uma quantidade maior de categorias de espécies.
Enquanto sistemas em outros países trabalham com cerca de 15 categorias, o projeto no rio Xingu pretende reconhecer 60 espécies, refletindo a biodiversidade da região. A variedade de espécies torna o projeto mais complexo do que outros modelos existentes, oferecendo uma oportunidade única de aplicar ciência de dados para impactar a conservação ambiental.
