IA Ajuda a Detetar Vespas Asiáticas Invasivas
Uma nova investigação mostra a utilização da Inteligência Artificial na deteção de vespas asiáticas invasoras, destacando uma potencial ameaça. Os investigadores de Exeter desenvolveram o VespAI, um sistema automatizado que atrai vespas para uma estação de monitorização, capturando imagens padronizadas com uma câmara suspensa.
O VespAI, dos investigadores da Universidade de Exeter, detecta com precisão os vespões asiáticos, facilitando respostas rápidas. Estas vespas, também designadas por vespas de patas amarelas, infiltraram-se na Europa continental, na Ásia Oriental e, recentemente, em regiões como a Geórgia e a Carolina do Sul, nos EUA. Dada a posição vulnerável do Reino Unido e as incursões anuais, é imperativo melhorar os sistemas de monitorização.
Conceber a VespAI como Uma Solução Inclusiva
A Dra. O’Shea-Wheller salientou a criação de um sistema versátil para ser utilizado por governos e apicultores. O protótipo, VespAI, demonstrou resultados promissores como um sistema robusto de alerta precoce para detetar incursões de vespas asiáticas em novas áreas.
O VespAI, equipado com um processador compacto, permanece inativo até detetar um inseto do tamanho de uma vespa. Após a deteção, o seu algoritmo de IA distingue entre vespas asiáticas (Vespa velutina) e vespas europeias nativas (Vespa crabro) na imagem capturada. Ao reconhecer uma vespa asiática, o sistema notifica o utilizador com uma imagem para verificação.
Atualmente, a estratégia de resposta do Reino Unido assenta na identificação, identificação e comunicação de avistamentos de vespas asiáticas por indivíduos, o que tem limitações inerentes.
Abordagem dos Erros de Identificação
O Dr. Peter Kennedy, a pessoa por detrás do conceito do sistema, lamentou: “Infelizmente, a maioria dos relatórios recebidos contém identificações incorrectas de espécies nativas. Como resultado, as agências responsáveis têm a tarefa de confirmar manualmente milhares de imagens todos os anos.
O nosso sistema foi concebido para fornecer uma vigilância vigilante, exacta e automatizada para fazer face a este desafio.
A Dra. O’Shea-Wheller referiu que, em algumas áreas europeias, a deteção de vespas depende de armadilhas, o que causa danos não intencionais aos insectos nativos e oferece um controlo limitado sobre as populações de vespas asiáticas. Em contrapartida, o VespAI minimiza o impacto ambiental ao poupar os insectos não visados. Além disso, captura vespas vivas, facilitando o seu rastreio até aos ninhos, a estratégia de erradicação mais eficaz.
O VespAI foi submetido a testes rigorosos na Ilha de Jersey, onde ocorrem frequentes incursões de vespas asiáticas devido à sua proximidade com a França. Apesar de encontrar diversas espécies de insectos, incluindo vespas asiáticas e europeias, o algoritmo de deteção do VespAI distinguiu-as eficazmente, mesmo no meio de números significativos.
“A precisão do sistema é a sua principal vantagem; não identifica erradamente outras espécies nem deixa passar despercebidas as vespas asiáticas que as visitam”, sublinhou a Dra. O’Shea-Wheller.
Reforço das Medidas de Exclusão dos Vespões Asiáticos
No entanto, biólogos e cientistas de dados da Universidade de Exeter, juntamente com parceiros do Defra, da Unidade Nacional de Abelhas, da Associação Britânica de Apicultores e da Vita Bee Health, estão a desenvolver protótipos adicionais. Esta iniciativa tem como objetivo reforçar os esforços de exclusão no contexto do aumento do número de avistamentos de vespas asiáticas no Reino Unido em 2023.
Alistair Christie, responsável científico sénior para as espécies invasivas em Jersey e parte da equipa de testes, afirmou: “O dispositivo proposto pode revelar-se uma ferramenta poderosa na determinação precoce da presença de vespas asiáticas numa área, preenchendo assim uma lacuna importante”.
Para concluir, o trabalho de investigação, intitulado “VespAI: a deep learning-based system for the detection of invasive hornets”, foi publicado na revista Communications Biology.
Leia O Artigo Original: Phys Org
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