Aprendizado de máquina e treinamento de modelos

Pl@ntNet é um aplicativo colaborativo dedicado à identificação de plantas, usado por milhões de pessoas em todo o mundo. A inteligência artificial (IA), e mais precisamente o deep learning, está no cerne do funcionamento do Pl@ntNet.

O princípio do deep learning e das imagens

O deep learning é um ramo da inteligência artificial em que “redes neurais” aprendem a reconhecer padrões em dados, neste caso imagens. Ao analisar milhões de fotos de plantas, um modelo computacional pode aprender a diferenciar as espécies com base em suas características visuais: forma das folhas, cor das flores, etc.

Pl@ntNet se baseia em milhões de imagens coletadas por usuários e especialistas. Essas fotos são classificadas, validadas e organizadas para treinar modelos de deep learning. Quanto mais imagens e diversidade houver, mais preciso o modelo se torna!

Os avanços recentes graças a modelos avançados

Hoje, o Pl@ntNet utiliza uma tecnologia de ponta chamada Vision Transformer (ViT). Esses modelos, como o derivado do DINOv2, permitem aproveitar grandes quantidades de imagens disponíveis, melhorando o reconhecimento de plantas raras ou pouco fotografadas.

Além de ser treinado em fotos fornecidas pela comunidade, o modelo é avaliado em imagens de teste muito específicas. Essas imagens, frequentemente provenientes de especialistas e não acessíveis online, servem para garantir que o sistema seja confiável, mesmo para plantas difíceis de identificar.

A importância dos desafios e dos testes

Pl@ntNet organiza anualmente o desafio PlantCLEF, um evento em que pesquisadores e engenheiros testam os últimos avanços em identificação vegetal. Essas competições permitem comparar diferentes abordagens e melhorar o desempenho dos modelos. Por exemplo, no PlantCLEF2022, um desafio baseado em 4 milhões de imagens mostrou que as novas arquiteturas, como os Vision Transformers, superam os antigos sistemas baseados em redes neurais convolucionais.

Internamente, o Pl@ntNet também realiza testes rigorosos. Conjuntos de imagens “santuários”, selecionadas por sua qualidade e raridade, permitem verificar se o modelo reconhece bem espécies complexas ou sub-representadas.

Por que tudo isso é importante

Graças a esses avanços, o Pl@ntNet não é apenas uma ferramenta prática para os amantes da botânica. Ele contribui para a preservação da biodiversidade, ajudando a documentar plantas em escala global. Cada foto compartilhada enriquece o banco de dados e reforça as capacidades do modelo, criando assim um ciclo virtuoso para a ciência e a natureza.

Com essa tecnologia, todos podem participar para conhecer e proteger melhor as plantas que nos cercam!