28 de abril de 2025
Descubra como a visão computacional em zoológicos está transformando os cuidados veterinários, o rastreamento de comportamento e o gerenciamento da vida selvagem com insights em tempo real e alimentados por IA.
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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 um impacto é a visão computacional. Modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 permitem que as máquinas vejam e interpretem imagens de forma muito semelhante aos humanos. No que diz respeito aos cuidados com os animais, a Vision AI pode ser usada para detetar animais individuais, monitorizar os seus movimentos e até detetar sinais de doença que podem passar despercebidos.
Neste artigo, exploramos como a visão computacional está sendo usada em zoológicos e cuidados veterinários para monitorar a saúde, rastrear o comportamento e apoiar o bem-estar animal. Vamos começar!
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.
Câmeras integradas com visão computacional podem ajudar a monitorar animais em tempo real, facilitando a detecção de sinais precoces de estresse, lesão ou doença. Modelos como o Ultralytics YOLO11, que suportam várias tarefas de visão computacional, podem detectar animais, rastrear seus movimentos e auxiliar em tarefas de rotina, como o monitoramento de comportamento.
Da mesma forma, em cuidados veterinários, a visão computacional pode auxiliar os veterinários em tarefas complexas, como diagnosticar doenças oculares em espécies com anatomia amplamente variável. Por exemplo, essas ferramentas podem detectar com precisão problemas como catarata ou glaucoma, melhorando a velocidade e a consistência do diagnóstico.
À medida que a necessidade de cuidados eficazes com os animais cresce, zoológicos e clínicas estão adotando soluções de visão computacional para gerenciar as operações diárias de forma mais eficiente. Desde a detecção precoce de doenças até a automação de verificações de rotina, modelos como o YOLO11 ajudam os cuidadores a fornecer cuidados mais consistentes e responsivos, especialmente quando os recursos são limitados.
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.
O panda-gigante, antes ameaçado de extinção e agora considerado vulnerável, continua sendo um foco importante dos esforços de conservação. Mas rastrear pandas individuais, sua saúde, comportamento e reprodução, pode ser difícil, pois eles têm características faciais semelhantes. Mesmo especialistas treinados podem ter dificuldades para distinguir um panda do 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.
Essa tecnologia de reconhecimento facial permite que os pesquisadores rastreiem continuamente os pandas, observem seus movimentos, hábitos alimentares e saúde sem causar nenhum dano ou perturbação. Ele fornece uma maneira fácil de coletar informações precisas e em tempo real sobre os pandas, tornando o processo de monitoramento muito mais eficaz e confiável.
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 esses animais ameaçados de extinção, os pesquisadores estão desenvolvendo novas maneiras de cuidar deles. Por exemplo, os dados coletados de câmeras ativadas por movimento no Bifengxia Wildlife World, na China, foram usados para treinar um modelo de visão computacional baseado em YOLOv8 projetado para monitorar 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.
Observar como os animais se comportam na água, como os golfinhos-nariz-de-garrafa, pode ser complicado. Eles nadam rápido, mergulham fundo e geralmente se movem em grupos, o que dificulta para os cuidadores rastrear suas rotinas ou notar pequenas mudanças. Mas entender como eles descansam, interagem e usam seu espaço é fundamental para mantê-los saudáveis. Isso é especialmente importante em zoológicos e aquários, onde seu ambiente precisa ser cuidadosamente gerenciado.
No zoológico de Brookfield, nos EUA, pesquisadores projetaram um sistema que usa visão computacional para rastrear a movimentação de golfinhos em todo o recinto. Eles instalaram câmeras de alta resolução ao redor do recinto para registrar os golfinhos se movendo ao longo do dia. Essas gravações são então analisadas para entender 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.
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:
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:
A visão computacional está mudando constantemente a forma como os animais são cuidados em zoológicos, clínicas veterinárias e reservas. Sua capacidade de monitorar movimentos, detectar sinais precoces de doenças e rastrear animais individuais a torna uma ferramenta confiável. Embora esses sistemas não possam substituir os cuidadores humanos, eles podem ajudar os cuidadores humanos a fazer seu trabalho com mais eficiência.
Olhando para o futuro, é provável que vejamos usos mais avançados de IA no monitoramento da saúde animal. Por exemplo, a detecção de emoções pode ajudar a rastrear os níveis de estresse ou conforto em tempo real, enquanto a estimativa de pose pode detectar sinais precoces de lesão antes que se tornem visíveis. Quando integrada com recintos inteligentes e sensores vestíveis, a visão computacional pode se tornar parte de um sistema conectado que oferece aos cuidadores insights mais profundos sobre o bem-estar de cada animal.
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