Southern Adventist University

Universidade Adventista Southern Utiliza IA para Classificar Dentes de Dinossauros

A parceria entre os departamentos de biologia e computação abre novos caminhos para a pesquisa paleontológica e oferece mais oportunidades de aprendizado para os estudantes.

Gabriella Grundy, Universidade Adventista Southern e ANN
Harvey Alférez investiga o uso da tecnologia de aprendizado profundo para classificar dentes de dinossauros.

Harvey Alférez investiga o uso da tecnologia de aprendizado profundo para classificar dentes de dinossauros.

[Foto: Universidade Adventista Southern]

Os paleontólogos aprofundam a compreensão da história da vida na Terra estudando fósseis e identificando-os por meio de características como a geometria. Contudo, a Universidade Adventista Southern está explorando um método mais ágil e eficiente para classificar esses antigos vestígios.

O Departamento de Biologia e Saúde Aliada da universidade, em parceria com a Escola de Informática, iniciou um projeto que utiliza inteligência artificial (IA) para identificar automaticamente dentes de dinossauros. O projeto emprega o aprendizado profundo, uma forma de IA que utiliza redes neurais artificiais para aprender com dados e resolver problemas complexos.

A ideia do projeto foi desenvolvida no outono de 2022 pelo Dr. Harvey Alférez, professor e diretor do Centro de Inovação e Pesquisa em Computação (CIRC), e pelo Dr. Keith Snyder, presidente do Departamento de Biologia e Saúde Aliada. O objetivo era explorar a possibilidade de usar tecnologia de aprendizado profundo para classificar imagens de dentes de dinossauros. A abordagem consistiu em introduzir imagens em um modelo para treiná-lo, permitindo que classificasse e agrupasse as imagens com base nos tipos de dentes reconhecidos.

Jacob Bahn, um estudante de pós-graduação em busca de um projeto para sua tese de mestrado, foi convidado por Alférez para integrar o esforço em outubro de 2022. “O projeto me empolgou, embora eu nunca tivesse trabalhado com tecnologia de aprendizado profundo”, explicou Bahn. Ele trabalhou com um conjunto de dados de 487 imagens da coleção de Snyder de dentes microfossilizados de Pectinodon bakkeri, coletados durante escavações no Wyoming.

Bahn organizou valores numéricos baseados em características específicas dos dentes de dinossauros em um arquivo e, em seguida, aplicou algoritmos de aprendizado de máquina para criar três agrupamentos distintos. Esses agrupamentos foram usados para treinar o modelo de aprendizado profundo, que passou a classificar automaticamente as imagens. Cerca de 80% das imagens de Snyder foram utilizadas para o treinamento, enquanto os 20% restantes foram destinados à validação após um processo de limpeza.

O modelo de aprendizado profundo foi treinado em um novo servidor de GPU da Escola de Informática, adquirido com recursos de uma bolsa de pesquisa fornecida pelo Conselho de Fé e Ciência da Associação Geral dos Adventistas do Sétimo Dia, juntamente com doações do Giving Day de 2022 da Southern.

Os primeiros resultados da fase de validação são promissores: 71% de precisão, 71% de exatidão, 70,5% de revocação e 70,5% de pontuação F1, demonstrando a confiabilidade do modelo nesse contexto. Alférez, Bahn e Snyder trabalham atualmente para aperfeiçoar a tese original de Bahn com o objetivo de submetê-la à revisão por pares e publicá-la em uma revista acadêmica.

Bahn, que agora trabalha como engenheiro de software para a Tennessee Valley Authority, mostrou entusiasmo pelo projeto: "É um tema divertido para conversar na minha carreira. Sempre fui um pouco nerd quando se trata de tecnologia, então por que não adicionar dinossauros à mistura?"

Tanto Alférez quanto Snyder enfatizaram que este projeto representa uma colaboração significativa entre os dois departamentos da Southern. “A natureza deste projeto exige muitos dados, algo que a equipe de biologia pode fornecer”, destacou Alférez. “Já a nossa parte (informática) é processar esses dados.”

Snyder complementou: “Para um projeto como este, é essencial ter conhecimento em ambos os campos para alcançar o objetivo.”

De acordo com Alférez e Snyder, essa colaboração abriu portas para que a Escola de Informática e o Departamento de Biologia e Saúde Aliada desenvolvam outros projetos, oferecendo mais oportunidades de aprendizado aos estudantes. “Vivemos na era da IA”, afirmou Alférez. “Com esses projetos, os alunos podem gerar novos conhecimentos e se preparar para carreiras em áreas onde a IA é altamente demandada.”

A versão original deste artigo foi publicada no site da Universidade Adventista Southern.

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