IA transforma museus de história natural em acervos digitais

Pesquisadores da Universidade de Cardiff, na Inglaterra, desenvolveram uma nova técnica que utiliza inteligência artificial (IA) para catalogar espécimes de museus de história natural automaticamente. Além de muito mais demorado, o processo de digitalização atual requer o manuseio das amostras, o que pode danificá-las com o passar do tempo.

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Segundo os cientistas, com mais de 3 bilhões de espécimes biológicos e geológicos presentes em museus de história natural espalhados pelo mundo, a transformação de acervos físicos em mídias digitais é fundamental para a preservação de coleções inteiras que, mais cedo ou mais tarde, podem desaparecer se não forem tratadas adequadamente.

“Um tesouro de informações digitais é inestimável para modelar o passado, o presente e o futuro dos organismos e do nosso planeta. Um processo fundamental para enfrentar problemas que vão desde a conservação da biodiversidade e o combate às mudanças climáticas até encontrar novas maneiras de lidar com doenças emergentes como a covid-19”, explica o professor de ciência da computação Paul Rosin.

Na prática

Para testar a eficiência do novo processo de digitalização, os pesquisadores estão trabalhando com museus de toda a Europa — incluindo o Museu de História Natural de Londres — onde o sistema de inteligência artificial vem ajudando a catalogar centenas de milhares de espécimes.

Esse método inovador chamado segmentação de imagens é capaz de localizar e correlacionar de forma minuciosa e automática diferentes regiões visuais de um mesmo exemplar, podendo ser usado na captura de informações de figuras específicas em um slide ou numa planilha, para que as cópias digitais sejam muito mais precisas.

“No passado, nossa digitalização era limitada pela taxa na qual podemos verificar, extrair e interpretar manualmente os dados de nossas imagens. Essa nova abordagem permite simplificar as partes mais lentas de nossos fluxos de trabalho, tornando dados sobre biodiversidade e mudança climáticas prontamente disponíveis”, acrescenta o vice-gerente do programa digital do Museu de História Natural de Londres Laurence Livermore.

Treinamento digital

Para demonstrar a adaptabilidade e a flexibilidade do novo sistema, os cientistas utilizaram milhares de imagens de lâminas de microscópio e páginas de herbários adquiridas em diferentes coleções de história natural. Nessas imagens, estavam incluídas informações como etiquetas, códigos de barra, gráficos de cores e os nomes das instituições das quais elas pertenciam.

Atualmente, uma vez capturada uma imagem em um acervo físico, ela precisa ser verificada manualmente para fins de controle de qualidade e registro das informações contidas nas etiquetas, um processo que consome muito tempo e mão de obra humana qualificada.

“As tentativas anteriores de segmentação de imagens de lâminas de microscópio e folhas de herbários foram limitadas a digitalização de apenas uma única coleção. Com esse novo sistema, podemos usar a inteligência artificial para fazer todo o trabalho pesado, acelerando o processo sem precisar aumentar os custos”, encerra o professor Paul Rosin.

Fonte: Cardiff University