Conseguir dados populacionais das diversas espécies de animais não é tarefa fácil. É preciso ter uma equipe robusta, o que requer um grande orçamento. Além disso, é necessário investir horas na observação da natureza, o que pode ser cansativo e pouco recompensador.
Como explicou o portal The Verge, 20.054 espécies presentes na Lista Vermelha de Espécies Ameaçadas da União Internacional para a Conservação da Natureza (IUCN) são rotuladas como “deficientes em dados”. Isso significa que não há informações suficientes para fazer uma avaliação adequada de seu risco de extinção.
Hoje, há bancos de imagem em que cientistas compartilham fotos das espécies, o que ajuda a quantificá-las. Porém, o olho humano não é bom o suficiente para diferenciar leopardos, por exemplo, o que pode dificultar a contagem.
Mas a tecnologia pode trazer a solução. O projeto Wildbook, do Translational Data Analytics Institute (TDAI), está utilizando Inteligência Artificial para analisar fotos de animais e combater a extinção das espécies. O programa usado no projeto é capaz de diferenciar traços que não seriam percebidos por biólogos, criando a identidade de cada ser e facilitando seu monitoramento para os ambientalistas.
O projeto envolve a colaboração de cientistas cidadãos, que podem enviar imagens de animais tiradas durante passeios, por exemplo. O programa também é capaz de captar fotos e vídeos postadas nas redes sociais. Só em agosto de 2021, a plataforma analisou 17 milhões de imagens automaticamente.
Os dados podem mostrar aos pesquisadores como as espécies estão respondendo às mudanças de habitats e climas, indicando onde os humanos devem intervir e ajudar para evitar a extinção. No site WildMe, é possível acompanhar os diferentes livros das espécies, vendo inclusive quem colaborou com a coleta de imagens.
Ao longo do projeto, foram identificadas, por exemplo, 9.145 girafas. Colaboraram para isso 56 cientistas cidadãos e 48 pesquisadores e voluntários. A usuária jenna, do San Diego Zoo, foi quem mais contribuiu com avistamentos do animal nos últimos 30 dias.