IA e mudanças na flora

Um novo relatório dos Royal Botanic Gardens, Kew, mostra como a inteligência artificial e a digitalização estão a transformar a investigação botânica e a gestão da natureza.

O estudo reuniu contributos de 400 investigadores de 40 países, incluindo cientistas da Universidade Norueguesa de Ciência e Tecnologia (NTNU).

James Speed, professor de ecologia vegetal no Museu Universitário da NTNU, em Trondheim, foi um dos investigadores envolvidos.

Durante centenas de anos, naturalistas recolheram plantas e fungos, prensando-os e secando-os para que pudessem ser conservados em herbários de todo o mundo. Nos últimos anos, cada vez mais destes exemplares têm sido fotografados e disponibilizados online.

Atualmente, mais de 145 milhões de amostras de plantas e fungos já foram digitalizadas por mais de 170 instituições em 40 países, abrindo novas possibilidades para a investigação científica.

20 anos de trabalho numa semana

David Williamson, investigador de pós-doutoramento em aprendizagem automática aplicada à história natural no Museu Universitário da NTNU, trabalhou com Speed e com botânicos do herbário de Trondheim no desenvolvimento de um modelo capaz de identificar se uma planta estava em floração.

A equipa treinou o sistema com espécimes de herbário digitalizados e aplicou-o depois a cerca de 8 milhões de amostras preservadas, recolhidas em diferentes regiões do mundo e representando aproximadamente 200 mil espécies.

Segundo Williamson, a combinação de coleções com séculos de existência com tecnologias de aprendizagem automática e inteligência artificial muito recentes permite responder a questões de grande escala sobre a natureza.

Uma tarefa que exigiria cerca de 40 mil horas de trabalho humano foi concluída pela máquina em apenas uma semana.

Essas 40 mil horas correspondem, aproximadamente, a 20 anos de trabalho.

Ainda assim, os investigadores sublinham que as máquinas não substituem os biólogos. A principal vantagem está na capacidade de analisar volumes de informação que, manualmente, poderiam exigir uma vida inteira de trabalho.

Floração está a mudar

A análise revelou que, ao longo do último século, as épocas de floração mudaram globalmente, em média, 2,5 dias por década.

Em algumas regiões, as plantas começaram a florescer mais cedo. Noutras, a floração passou a acontecer mais tarde. As alterações mais acentuadas foram observadas nas zonas tropicais.

O resultado surpreendeu os investigadores, já que os maiores aumentos de temperatura associados às alterações climáticas tendem a ocorrer nas regiões mais a norte.

Nos trópicos, porém, a floração está mais diretamente ligada à precipitação.

Com a mudança do clima, a estação das chuvas pode começar mais cedo, chegar mais tarde ou, em casos extremos, não ocorrer como esperado.

Efeitos podem chegar aos animais

Uma alteração no calendário da floração pode criar um desfasamento entre as plantas e os insetos responsáveis pela polinização.

Esse desequilíbrio pode provocar efeitos em cadeia nos ecossistemas, afetando, por exemplo, aves que se alimentam de insetos e até a produção de alimentos.

Mas estudar as mudanças na floração é apenas uma das possibilidades oferecidas pelos herbários digitalizados.

As mesmas tecnologias podem também desempenhar um papel importante na luta contra a extinção de espécies.

Uma ferramenta contra a extinção

Milhões de espécies de plantas e fungos continuam desconhecidas para a ciência.

Os fungos estão na base de grande parte da vida na Terra, mas mais de 90% das suas espécies continuam por identificar ou mapear.

Ao mesmo tempo, a perda de biodiversidade e as alterações climáticas estão a acelerar, fazendo com que algumas espécies possam desaparecer antes sequer de serem estudadas.

Até hoje, apenas cerca de mil espécies de plantas foram oficialmente declaradas extintas, mas os investigadores acreditam que o número real seja bastante superior.

A inteligência artificial e a aprendizagem automática não conseguem resolver estes problemas sozinhas, mas podem fornecer aos cientistas ferramentas de análise e mapeamento em grande escala.

Ao tornar milhões de amostras antigas pesquisáveis e legíveis por máquinas, torna-se possível identificar grupos de espécies e regiões do mundo ainda pouco estudadas.

Desta forma, o trabalho de campo pode ser direcionado para os locais onde é mais necessário.

IA pode encontrar espécies desconhecidas

Modelos estatísticos podem ainda calcular a probabilidade de uma determinada espécie estar extinta, em vez de simplesmente ainda não ter sido descoberta.

A inteligência artificial também pode reconhecer exemplares desconhecidos em coleções digitalizadas e assinalá-los para análise por especialistas, acelerando o processo de identificação e classificação de novas espécies.

Martin Cheek, investigador e taxonomista dos Royal Botanic Gardens, Kew, e coautor do relatório sobre o estado das plantas e fungos do mundo, considera que o potencial da tecnologia é enorme, embora grande parte ainda esteja por concretizar.

Segundo Cheek, sistemas capazes de identificar rapidamente as espécies mais comuns poderiam libertar tempo dos taxonomistas para tarefas mais complexas.

Os especialistas continuariam a ser necessários para confirmar as identificações e detetar eventuais erros.

Com menos tempo gasto na identificação dos cerca de 90% de espécies mais comuns, os investigadores poderiam concentrar-se na descrição de espécies ainda desconhecidas e na conservação das que estão ameaçadas.

A maioria dos herbários ainda não está digitalizada

Apesar das possibilidades oferecidas pela tecnologia, existe ainda uma limitação importante: menos de 16% dos espécimes de herbário existentes no mundo estão atualmente acessíveis em formato digital.

As maiores lacunas encontram-se precisamente em países com elevada biodiversidade, onde muitas coleções têm poucos funcionários, documentação incompleta e pouca ligação às grandes bases de dados internacionais.

Williamson alerta também que a inteligência artificial não pensa pelos investigadores.

A qualidade dos modelos depende diretamente da qualidade dos dados utilizados no seu treino.

Por isso, os especialistas humanos continuam a ser necessários em todas as fases do processo, desde a formulação das perguntas científicas até à validação dos modelos e à interpretação dos resultados.

Para o investigador da NTNU, estas novas tecnologias acabam por reforçar, e não diminuir, a importância do trabalho realizado por pessoas nas coleções dos museus.