Você já ouviu falar em palinomorfos? Eles são microfósseis, fósseis minúsculos encontrados em rochas sedimentares por todo o mundo – e que graças à Inteligência Artificial (IA), poderão ser estudados ainda mais a fundo.
Esses microfósseis são valiosos para geólogos e paleontólogos estudarem a história da Terra, mas seu tamanho pequeno e grande quantidade tornam o trabalho difícil. Agora, pesquisadores desenvolveram uma técnica de aprendizado de máquina para facilitar essa tarefa.
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Palinomorfos são realmente pequenos, variando de 5 a 500 micrômetros (para termos uma ideia, um cabelo humano tem de 17 a 181 micrômetros de diâmetro). Esses microfósseis são compostos de materiais muito resistentes à decomposição, como esporopolenina, e podem ter se formado entre alguns milhões e mais de 500 milhões de anos atrás.
Um dos principais pontos é que eles ajudam os cientistas a entender como a Terra mudou ao longo do tempo. Por exemplo, permitindo reconstruir ambientes antigos.
IA acelerando trabalhos científicos
Antes, os cientistas gastavam horas classificando manualmente esses fósseis sob microscópios, um processo meticuloso e demorado. Mas agora, uma equipe da Universidade de Tromsø, na Noruega, criou um sistema de inteligência artificial (IA) para detectar e classificar microfósseis de imagens microscópicas.
O novo método, conforme o estudo publicado na revista Artificial Intelligence in Geosciences, usa um modelo de detecção de objetos chamado YOLO para identificar e extrair palinomorfos das imagens, criando caixas ao redor de cada microfóssil e economizando muitas horas de trabalho. Em seguida, a equipe usa uma técnica de aprendizagem chamada SSL (aprendizagem auto-supervisionada) para treinar a IA a identificar características específicas dos fósseis.
A IA foi testada com dados obtidos pela Norwegian Offshore Directorate e mostrou-se eficaz na classificação de centenas de fósseis. Iver Martinsen, um dos autores do estudo, aponta que o uso da IA pode ajudar geólogos a aproveitar melhor as informações das amostras.
Via IFLScience
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