Um estudo inédito da Embrapa Pesca e Aquicultura (TO), em parceria com a Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), utiliza
Nova fronteira na piscicultura com IA
Enquanto a IA já é amplamente aplicada em áreas como saúde, pecuária e agronegócio de grãos, o uso na piscicultura, especialmente com espécies nativas, representa uma nova fronteira tecnológica.
“Aplicações em piscicultura, especialmente com espécies nativas como o pirarucu, representam uma nova fronteira. Essa abordagem de rastreamento comportamental automatizado coloca o projeto em uma posição pioneira na integração de tecnologia de ponta com a produção aquícola no país,” destacou o professor Cleiton Aguiar, da UFMG, parceiro do projeto.
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Entenda como a IA é utilizada
O foco da pesquisa é a adaptação de técnicas de análise comportamental, originalmente usadas em roedores, para a realidade da aquicultura.
A IA possibilita o rastreamento automático dos movimentos do pirarucu em gravações ininterruptas. Para isso, foram instaladas 12 câmeras em 12 viveiros, filmando durante o período de luz solar.
A tecnologia permite mensurar deslocamento, tempo de atividade e interações sociais. Além de detectar padrões comportamentais ligados ao estado de saúde ou ambiente de cultivo.
Ao contrário da observação humana – limitada e subjetiva –, a IA gera dados quantitativos, contínuos e padronizados, essenciais para a tomada de decisões no manejo e acompanhamento da produção.
“A máquina conta quantas vezes o pirarucu sobe [para respirar] e faz uma planilha de Excel com dia, hora e as coordenadas do viveiro onde houve a aparição do peixe”, explicou Lucas Torati, pesquisador da Embrapa Pesca e Aquicultura.
Redes neurais decifram comportamentos
Para que a máquina realize a contagem e rastreamento, o projeto utiliza treinamento de redes neurais profundas (deep neural networks). Inspirados no funcionamento do cérebro, esses modelos computacionais aprendem a reconhecer padrões complexos:
- Marcação manual: inicialmente, um conjunto de vídeos é anotado manualmente, marcando-se pontos de interesse no corpo do peixe (cabeça, tronco e cauda).
- Aprendizado de máquina: rede neural é treinada com base nesses padrões, utilizando cerca de 200 quadros.
- Adaptabilidade: treinamento minucioso inclui imagens sob diferentes condições climáticas e de luminosidade (sol, chuva, céu nublado) para garantir que a IA possa analisar os vídeos em todas as circunstâncias do viveiro.
O software de código aberto DeepLabCut (DLC), amplamente usado para rastreamento de animais em estudos de neurociências na UFMG, é a ferramenta empregada no monitoramento do pirarucu.
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Detecção precoce de alevinos
O principal foco da Embrapa é mapear o momento exato da formação do ninho e o início do cuidado parental, comportamento típico da espécie após a fertilização dos ovos.
A detecção precoce desses sinais – como o casal não buscar mais alimento e permanecer na área do ninho – é crucial para os produtores.
“Se fosse possível a coleta de ovos recém-fertilizados, certamente, aumentaria a taxa de sobrevivência. Geralmente, os produtores têm uma perda de milhares de alevinos, pela demora em retirá-los do viveiro”, explicou Torati. Ao identificar o momento preciso da reprodução, a IA permite que os produtores recolham os alevinos mais cedo, reduzindo a perda de milhares de indivíduos e aumentando significativamente o sucesso e a sustentabilidade da criação de pirarucu.
