Classificação Visual de Famílias de Besouros Utilizando Técnicas de Aprendizado de Máquina

Técnicas de aprendizado de máquina permitem, entre outros usos, o processamento de grandes volumas de dados com a finalidade de encontrar padrões entre eles. Uma aplicação potencialmente interessante para a Biologia seria na classificações de grupos com grande número de espécies, como os insetos (Insecta). Neste grupo, a ordem dos besouros (Coleoptera) são um dos que possui maior biodiversidade no planeta, com 28 mil espécies descritas em 105 famílias para só para o Brasil. Devido a essa alta diversidade, a classificação em níveis menores (por exemplo família) muitas vezes é complexa e de difícil realização, em especial para leigos ou pesquisadores de áreas de fora da taxonomia, estando dependente do uso de longas chaves de identificação, do conhecimento da morfologia, experiência com o ato de identificar, e acesso a coleções já anteriormente identificadas para comparação. Diante disso, o projeto pretende implementar diferentes algoritmos para que “aprendam” os padrões presentes nas imagens de certas famílias de besouros, com o objetivo de classificá-las corretamente. Ao final, gostaríamos de entregar um software que auxiliará tanto pesquisadores não taxônomos como o entomólogo taxônomo em besouros nessa tarefa.

Coordenador

Filipe Saraiva

Colaboradores

Jéssica Viana (UEPA)

Data de execução

2018 - Atualmente