Um dos mais relevantes desafios para a educação de biodiversidade é a promoção do engajamento da população urbana. Especialmente entre os jovens, a falta de interações com diferentes formas de vida pode levar a um fenômeno denominado "cegueira botânica", que se apresenta como um grande risco ao ambiente e à vida humana. Educadores vêm adotando a tecnologia da informação para resolver este problema, engajando estudantes em atividades ao ar livre, o que resulta em melhores desfechos tanto para o ambiente quanto para os estudantes. Redes neurais convolucionais (CNNs) têm sido utilizadas para uma ampla gama de tarefas de classificação de imagens, inclusive a identificação de fotos de plantas, com modelos recentes desempenhando tão bem quanto especialistas humanos. A robustez das CNNs vem da sua habilidade de extrair características das imagens, tais como cores, formatos e bordas. Para aproveitar este potencial, apresentamos NEIDE, um aplicativo web que utiliza CNNs para identificar plantas alimentícias não convencionais em hortas comunitárias. Durante as atividades na horta, os participantes são encorajados a acessar o aplicativo pelos seus telefones celulares, tirar fotos das plantas que desejarem conhecer melhor e submetê-las para avaliação e classificação pelo modelo preditivo. NEIDE utiliza uma combinação de técnicas tais como transferência de aprendizado, output mixup e label smoothing como forma de aumentar sua capacidade de generalização, alcançando elevada performance na identificação das plantas alimentícias não convencionais.
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