Um trio de pesquisadores da Universidade Johannes Kepler usou inteligência artificial para melhorar as buscas por câmeras de imagem térmica de pessoas perdidas na floresta. Em seu artigo publicado na revista Nature Machine Intelligence, David Schedl, Indrajit Kurmi e Oliver Bimber, descrevem como eles aplicaram uma rede de aprendizagem profunda para o problema de pessoas perdidas na floresta e como isso funcionou.
Quando as pessoas se perdem nas florestas, os especialistas em busca e resgate usam helicópteros para sobrevoar a área onde têm maior probabilidade de serem encontradas. Além de simplesmente escanear o solo abaixo, os pesquisadores usam binóculos e câmeras de imagem térmica. Espera-se que tais câmeras destacem as diferenças na temperatura corporal das pessoas no solo em relação ao ambiente, tornando-as mais fáceis de detectar. Infelizmente, em alguns casos, a geração de imagens térmicas não funciona conforme o esperado por causa da vegetação que cobre o subsolo ou do sol aquecendo as árvores a uma temperatura semelhante à temperatura corporal da pessoa perdida. Nesse novo esforço, os pesquisadores buscaram superar esses problemas por meio de um aplicativo de deep learning para aprimorar as imagens que são feitas.
A solução que a equipe desenvolveu envolveu o uso de um aplicativo de IA para processar várias imagens de uma determinada área. Eles o comparam ao uso de IA para processar dados de vários radiotelescópios. Isso permite que vários telescópios operem como um único grande telescópio. Da mesma forma, o aplicativo de IA que eles usaram permitiu que várias imagens térmicas tiradas de um helicóptero (ou drone) criassem uma imagem como se fosse capturada por uma câmera com lentes muito maiores. Após o processamento, as imagens produzidas tinham uma profundidade de campo muito maior – nelas, as copas das árvores pareciam borradas enquanto as pessoas no solo se tornavam muito mais reconhecíveis. Para treinar o sistema de IA, os pesquisadores tiveram que criar seu próprio banco de dados de imagens. Eles usaram drones para tirar fotos de voluntários no solo em uma ampla variedade de posições.
O teste do sistema mostrou que ele tem aproximadamente 87 a 95 precisão, em comparação com apenas 25% de precisão para imagens térmicas tradicionais. Os pesquisadores sugerem que seu sistema está pronto para uso por equipes de busca e resgate e também pode ser usado por equipes de aplicação da lei, militares ou de gerenciamento de vida selvagem.
Publicado em 28/11/2020 15h17
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