Como a visão computacional em jardins zoológicos pode melhorar os cuidados com os animais

Zoológicos, santuários e reservas desempenham um papel importante no apoio à conservação da vida selvagem e na manutenção do equilíbrio dos ecossistemas. No entanto, como esses espaços abrigam uma ampla variedade de espécies, cada uma com necessidades únicas, o gerenciamento das operações diárias pode ser desafiador. É por isso que os cuidadores de animais estão recorrendo a novos métodos de ponta para melhorar a forma como os animais são observados, tratados e apoiados.

Em particular, a inteligência artificial (IA) está se tornando uma ferramenta confiável no cuidado de animais e na gestão de zoológicos. Consequentemente, o mercado global de IA na saúde animal está crescendo rapidamente e está previsto para atingir US$ 8,23 bilhões até 2034.

Um ramo da IA que já está a ter impacto é a visão por computador. Modelos de visão por computador como o Ultralytics YOLO11 permitem às máquinas ver e interpretar imagens de forma muito semelhante à dos humanos. No que diz respeito aos cuidados com os animais, a IA de visão pode ser utilizada para detect animais individuais, monitorizar os seus movimentos e até detetar sinais de doença que possam passar despercebidos.

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Neste artigo, exploramos a forma como a visão por computador está a ser utilizada nos jardins zoológicos e nos cuidados veterinários para monitorizar a saúde, track o comportamento e apoiar o bem-estar dos animais. Vamos começar!

O papel da visão computacional em zoológicos e cuidados veterinários

Considere um tratador de zoológico cuidando de um animal doente, observando cuidadosamente seu comportamento ao longo do dia para detectar quaisquer mudanças. Agora, imagine um sistema de câmeras fazendo esse trabalho continuamente - monitorando o animal 24 horas por dia e notificando a equipe assim que algo parecer errado. A visão computacional torna isso possível.

As câmaras integradas com visão computacional podem ajudar a monitorizar os animais em tempo real, facilitando a detect sinais precoces de stress, lesões ou doenças. Modelos como o Ultralytics YOLO11, que suportam várias tarefas de visão por computador, podem detect animais, track os seus movimentos e ajudar em tarefas de rotina como a monitorização do comportamento.

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Do mesmo modo, nos cuidados veterinários, a visão por computador pode ajudar os veterinários em tarefas complexas, como o diagnóstico de doenças oculares em espécies com anatomia muito variada. Por exemplo, estas ferramentas podem detect com precisão problemas como cataratas ou glaucoma, melhorando a velocidade e a consistência do diagnóstico.

À medida que cresce a necessidade de cuidados eficazes com os animais, os jardins zoológicos e as clínicas estão a adotar soluções de visão computacional para gerir as operações diárias de forma mais eficiente. Desde a deteção precoce de doenças até à automatização de verificações de rotina, modelos como o YOLO11 ajudam os tratadores a prestar cuidados mais consistentes e reactivos, especialmente quando os recursos são limitados.

Aplicações da visão computacional em zoológicos

Agora que vimos como a visão computacional apoia os cuidados com animais em zoológicos e clínicas, vamos dar uma olhada mais de perto em alguns estudos de caso globais que mostram como ela está sendo usada nos esforços de conservação da vida selvagem e monitoramento da saúde animal no mundo real.

Reconhecimento facial de animais: monitorização por IA de pandas ameaçados de extinção

O panda-gigante, outrora em perigo de extinção e atualmente considerado vulnerável, continua a ser um dos principais focos dos esforços de conservação. No entanto, pode ser difícil manter um track individual dos pandas, da sua saúde, comportamento e reprodução, uma vez que têm caraterísticas faciais semelhantes. Mesmo especialistas treinados podem ter dificuldade em distinguir um panda de outro. 

Métodos tradicionais, como verificar pegadas ou fazer testes de DNA, têm sido usados, mas esses métodos são geralmente caros, invasivos e nem sempre confiáveis.

Para resolver este problema, pesquisadores da Base de Pesquisa de Chengdu para Criação de Pandas Gigantes na China criaram um sistema de reconhecimento facial usando visão computacional. O sistema usa Visão de IA para identificar pandas individuais analisando as características sutis e únicas de seus rostos.

Esta tecnologia de reconhecimento facial permite aos investigadores track continuamente os pandas, observar os seus movimentos, hábitos alimentares e saúde sem causar qualquer dano ou perturbação. Proporciona uma forma fácil de recolher informações precisas e em tempo real sobre os pandas, tornando o processo de monitorização muito mais eficaz e fiável.

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IA no monitoramento da saúde animal mantém os pandas-vermelhos sem estresse

Os pandas-vermelhos são animais tímidos e solitários que enfrentam sérias ameaças à sua sobrevivência. Nos últimos 18 anos, cerca de três gerações, sua população global diminuiu em mais de 50%, principalmente devido à perda de habitat e à captura ilegal. Eles vivem em partes de Mianmar, Nepal, Índia e China, especialmente nos Himalaias e no oeste de Sichuan, onde permanecem cerca de 6.000 a 7.000 pandas-vermelhos.

Mesmo em ambientes protegidos como zoológicos, eles ainda podem estar em risco. Problemas de saúde em pandas-vermelhos geralmente aparecem como pequenas mudanças no comportamento, como se mover menos, interagir menos ou não dormir bem. No entanto, esses sinais podem ser tão sutis que são fáceis de perder.

Para ajudar a proteger estes animais em vias de extinção, os investigadores estão a desenvolver novas formas de cuidar deles. Por exemplo, os dados recolhidos por câmaras activadas por movimento no Bifengxia Wildlife World, na China, foram utilizados para treinar um YOLOv8concebido para monitorizar o comportamento do panda-vermelho.

Este modelo pode ajudar os cuidadores a identificar sinais precoces de stress ou doença, como imobilidade incomum ou atividade reduzida, sem perturbar os animais. É uma abordagem não invasiva que permite o monitoramento 24 horas por dia, mantendo os pandas-vermelhos confortáveis e sem stress.

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Rastreamento de animais com visão computacional: Monitorização de golfinhos

Observar como os animais se comportam na água, como os golfinhos roazes, pode ser complicado. Nadam depressa, mergulham fundo e deslocam-se frequentemente em grupos, o que torna difícil para os tratadores track as suas rotinas ou repararem em pequenas mudanças. Mas compreender como descansam, interagem e utilizam o seu espaço é fundamental para os manter saudáveis. Isto é especialmente importante em jardins zoológicos e aquários, onde o seu ambiente tem de ser cuidadosamente gerido.

No Jardim Zoológico de Brookfield, nos EUA, os investigadores conceberam um sistema que utiliza a visão por computador para track o movimento dos golfinhos no seu recinto. Instalaram câmaras de alta resolução à volta do recinto para registar os movimentos dos golfinhos ao longo do dia. Estas gravações são depois analisadas para compreender padrões de comportamento como nadar, descansar, interagir ou explorar.

Especificamente, o rastreamento de objetos é usado para acompanhar o movimento de cada golfinho ao longo do tempo. Essa técnica de visão computacional permite que o sistema identifique golfinhos individuais e monitore suas atividades, mesmo quando nadam perto uns dos outros ou mergulham debaixo d'água. Ao rastrear esses padrões, os cuidadores podem obter insights sobre como os golfinhos usam seu espaço, interagem entre si e respondem às mudanças ambientais.

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Prós e contras da visão computacional em zoológicos

Atualmente, a visão computacional está sendo usada em uma variedade de ambientes de cuidados com animais, desde zoológicos até clínicas veterinárias, para melhorar o monitoramento, apoiar o diagnóstico e melhorar o bem-estar geral. Aqui estão algumas maneiras importantes pelas quais está ajudando a melhorar as práticas de cuidados com animais:

• Análise do uso de recintos: Mapas de calor e rastreamento de comportamento mostram quais áreas de um recinto os animais preferem ou evitam, ajudando os tratadores de zoológico a melhorar o design do habitat e o planejamento do enriquecimento.
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• Carga de trabalho reduzida: A automatização de tarefas de monitorização de rotina dá às equipas de cuidados com animais mais tempo para se concentrarem no enriquecimento prático, treino e cuidados médicos.
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• Colaboração e diagnóstico remotos: Vídeos em tempo real e dados de comportamento podem ser compartilhados com veterinários, comportamentalistas ou pesquisadores fora do local, permitindo cuidados colaborativos e diagnósticos mais rápidos.
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• Monitorização noturna aprimorada: Os sistemas de visão infravermelha e de baixa luminosidade permitem que a equipa monitorize os animais fora de horas ou durante a atividade noturna - algo difícil de fazer manualmente sem perturbar os animais.

Embora a visão computacional ofereça muitos benefícios em relação aos cuidados com animais, também existem alguns desafios a serem considerados. Aqui estão algumas limitações e fatores importantes a serem lembrados ao adotar esta tecnologia:

• Complexidade do comportamento específico da espécie: Algumas espécies têm comportamentos subtis, raros ou pouco estudados que são difíceis de rotular e detect com precisão sem dados de treino extensivos e de alta qualidade.
  
  
• Altos custos iniciais de configuração: O custo de câmeras de alta resolução, equipamentos duráveis à prova de intempéries, servidores e dispositivos de borda pode ser um investimento significativo, principalmente para zoológicos ou instalações de conservação menores.
  
  
• Cobertura limitada e pontos cegos: Os animais frequentemente movem-se para tocas, escondem-se atrás de árvores ou rochas, ou usam espaço vertical - áreas que câmeras fixas podem não capturar sem configurações multiângulo extensivas e dispendiosas.
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• Conhecimento limitado em tempo real de comportamentos complexos: Enquanto os comportamentos simples, como o sono ou o movimento, são mais fáceis de detect, as interações sociais com nuances ou os estados emocionais são mais difíceis de interpretar com precisão pelos modelos de IA.

Principais conclusões

A visão por computador está a mudar constantemente a forma como os animais são tratados em jardins zoológicos, clínicas veterinárias e reservas. A sua capacidade de monitorizar movimentos, detect sinais precoces de doença e track de animais individuais torna-a uma ferramenta fiável. Embora estes sistemas não possam substituir os cuidadores humanos, podem ajudá-los a fazer o seu trabalho de forma mais eficiente.

Olhando para o futuro, é provável que assistamos a utilizações mais avançadas da IA na monitorização da saúde animal. Por exemplo, a deteção de emoções pode ajudar a track os níveis de stress ou de conforto em tempo real, enquanto a estimativa da pose pode detetar sinais precoces de lesões antes de estas se tornarem visíveis. Quando integrada em compartimentos inteligentes e sensores portáteis, a visão por computador pode tornar-se parte de um sistema conectado que dá aos tratadores uma visão mais profunda do bem-estar de cada animal. 

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