Escrito em: 05 de dezembro de 2024
Por: Carollyna Carneiro
*Texto publicado também no espaço biótico <confira aqui>
Durante os últimos anos, as funções da Inteligência Artificial foram muito bem recebidas pela população. As ferramentas de IA ganharam espaço nas atividades cotidianas como ferramenta de pesquisa, gerador de imagens, vídeos etc. Na produção científica a inteligência artificial também trouxe uma variedade de possibilidades, em que destaca-se de maneira especial a contribuição desse advento na produção de ilustrações e também nas análises quantitativas de conjuntos massivos de dados.
Na paleontologia não foi diferente, as diferentes ferramentas de IA têm sido amplamente aplicadas nos estudos sobre os fósseis e os eventos geológicos, incluindo assuntos complexos como ecologia e comportamento. Além disso, trabalhos anteriores de classificação dentro da paleontologia têm contado com a participação de modelos de redes neurais convolucionais (CCN) modernos e conjunto de dados.
A IA conhecida como Knowledge-Based System (KBS) foi a primeira a ser utilizada em um trabalho de Paleontologia, em 1985, mas hoje a inteligência artificial dominante no mundo e nas pesquisas é a de aprendizado de máquina. Essa IA envolve redes neurais, árvore de decisão e floresta aleatória (ou random forest). O ponto central dessa inteligência artificial baseada em aprendizado de máquina é que ela é capaz de aprender com as suas interações e é treinada, não apenas programada para seu objetivo. Assim, quanto mais informação ela receber, mais certeira será a análise que ela fará a respeito de um determinado assunto. Uma revisão escrita por Congyu Yu e colaboradores, publicada na revista Elsevier em 2024, analisou 70 trabalhos paleontológicos e o envolvimento de inteligência artificial nesses estudos. Descobriu-se com esse trabalho que os estudos envolvendo IA na paleontologia são majoritariamente sobre microfósseis. Desafios particulares foram atribuídos ao menor uso da IA para os macrofósseis, como a maior deformação e fragmentação do material fossilizado nesses grupos.
Apesar das numerosas vantagens do uso da inteligência artificial é evidente que, assim como qualquer outra área do conhecimento, as IAs na paleontologia demandam validação humana, confirmação da coerência de seus resultados e análise crítica por um cientista capacitado. Além disso, os autores do estudo mencionado citam a perspectiva da integração da inteligência artificial com abordagens já conhecidas, como a morfometria geométrica, uma metodologia já utilizada que permite analisar quantitativamente a disparidade e semelhança morfométrica entre espécimes.
Nesse sentido, fica claro também que a inteligência artificial pode contribuir para avanços importantes e coexistir com métodos já conhecidos, de forma complementar e interdisciplinar, agregando contribuições interessantes para a ciência.
Texto fonte: Congyu Yu, Fangbo Qin, Akinobu Watanabe, Weiqi Yao, Ying Li, Zichuan Qin, Yuming Liu, Haibing Wang, Qigao Jiangzuo, Allison Y. Hsiang, Chao Ma, Emily Rayfield, Michael J. Benton, Xing Xu. (2024). Artificial intelligence in paleontology, Earth-Science Reviews, Volume 252, 104765, ISSN 0012-8252.
Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0012825224000928.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2024.104765.
Fonte e legenda da imagem de capa: Imagem gerada através do OPENAI ChatGPT (Generative Pre-Trained Transformer) a partir do comando: “Gere uma imagem de um dinossauro robótico”. A imagem representa a fusão da tecnologia com a Paleontologia.
Disponível em: ChatGPT 4.
Texto revisado por: Sandro Ferreira de Oliveira e Alexandre Liparini.