Em resumo : O projeto MammAlps usa IA e dados multimodais para estudar comportamentos de mamíferos alpinos de forma não intrusiva.
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Uma equipe de pesquisadores da École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) apresentou na CVPR 2025 o MammAlps, um projeto que associa visão por computador, ecologia comportamental e observação não intrusiva da fauna selvagem. A iniciativa, realizada em parceria com o Parque Nacional Suíço, visa compreender melhor os comportamentos dos mamíferos alpinos através de um conjunto inédito de dados de vídeo multimodal.
Compreender o comportamento da fauna selvagem é essencial para antecipar os impactos das mudanças climáticas ou da atividade humana nos ecossistemas. As armadilhas fotográficas, menos intrusivas do que a observação direta ou a marcação por sensores, permitem estudá-los sem perturbá-los. No entanto, a análise manual das imagens que geram se revela demorada e parcial.
A equipe da EPFL, liderada pelo doutorando Valentin Gabeff e supervisionada pelos professores Alexander Mathis e Devis Tuia, responde a esse desafio com o MammAlps, um conjunto de dados de vídeo multimodal e multiângulo destinado a treinar modelos de IA capazes de identificar as espécies e interpretar seus comportamentos em campo.
Uma base de dados anotada e multimodal
Os pesquisadores instalaram armadilhas fotográficas em três locais do Parque Nacional Suíço, cada um representativo de um habitat ecológico diferente. Cada local foi equipado com três câmeras posicionadas em ângulos diferentes para capturar a mesma cena com o máximo de contexto espacial.
Ativadas pelo movimento, elas filmaram durante seis semanas diferentes espécies: cervo-vermelho, raposa, lobo, lebre da montanha e corço entre junho e agosto de 2023, de dia e de noite. Todo o protocolo foi validado pela Comissão de Pesquisa do Parque Nacional, garantindo sua compatibilidade com as regras de preservação em vigor.
No total, mais de 43 horas de sequências brutas foram registradas. Após serem processadas por modelos de detecção (MegaDetector, ByteTrack) e anotadas manualmente para garantir precisão e coerência, 8,5 horas foram selecionadas por sua riqueza comportamental.
As sequências de vídeo foram complementadas por gravações de áudio dos sons ambientes, bem como por mapas ambientais descrevendo os elementos da paisagem (rochas, fontes de água, arbustos), que podem influenciar os deslocamentos e interações dos animais. As condições meteorológicas também foram integradas para permitir uma análise contextual mais detalhada.
Os comportamentos foram etiquetados em dois níveis: ações precisas (caminhar, farejar) até atividades mais globais (brincar, procurar alimento). Essa estrutura hierárquica permite que os algoritmos de IA contextualizem melhor os comportamentos observados.
Aplicações promissoras para a conservação
Os trabalhos continuam ativamente: a equipe analisa os dados coletados em 2024 enquanto realiza novas campanhas de campo em 2025 para refinar o estudo das dinâmicas comportamentais ao longo das estações.
A longo prazo, o MammAlps pode permitir identificar mais rapidamente os efeitos das mudanças climáticas, detectar comportamentos incomuns relacionados a doenças ou à reintrodução de espécies raras.
Um reconhecimento internacional
O MammAlps foi selecionado como Destaque na conferência CVPR 2025, um dos eventos mais prestigiados no campo da visão por computador. Um reconhecimento merecido para um projeto que combina inovação tecnológica e compromisso ecológico.
O conjunto de dados MammAlps está acessível online para fins de pesquisa no site: https://eceo-epfl.github.io/MammAlps/
Referências do artigo: Valentin Gabeff, Haozhe Qi, Brendan Flaherty, Gencer Sumbül, Alexander Mathis, Devis Tuia. "MammAlps: Um conjunto de dados de vídeo multi-visões de monitoramento do comportamento dos mamíferos selvagens nos Alpes Suíços". Conferência IEEE/CVF sobre visão por computador e reconhecimento de padrões (CVPR), Nashville, TN, 2025. https://arxiv.org/html/2503.18223v1