IA revoluciona técnicas de reprodução do pirarucu em estudo pioneiro

A inteligência artificial já faz parte da nossa rotina, das tarefas mais simples às mais complexas. E, ao que tudo indica, essa tecnologia vai ocupar ainda mais espaços, chegando até onde menos imaginamos: nos rios da Amazônia. É o que mostra uma pesquisa recente da Embrapa Pesca e Aquicultura (TO) em parceria com a Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).

Com o objetivo de aumentar a previsibilidade da reprodução e abrir portas para novas aplicações tecnológicas na criação do pirarucu, a Embrapa Pesca e Aquicultura (TO) está usando IA de forma inédita para estudar o comportamento reprodutivo da espécie (Arapaima gigas), o maior peixe amazônico. A epsquisa adapta técnicas utilizadas na análise comportamental de roedores para a realidade da aquicultura.

Apesar do avanço da inteligência artificial, o uso de IA na piscicultura ainda é muito recente no Brasil. As pesquisas se concentram principalmente em áreas como saúde, agronegócio e estudos biomédicos. Por isso, aplicar inteligência artificial em espécies nativas como o pirarucu representa uma verdadeira fronteira científica. “É uma abordagem pioneira no País”, destaca o professor da UFMG Cleiton Aguiar, parceiro do projeto.

Como funciona?

A tecnologia rastreia automaticamente os movimentos do peixe em gravações contínuas, permitindo medir deslocamentos, interações, tempo de atividade e padrões que indicam estado de saúde ou condições ambientais. Diferentemente da observação humana, limitada e subjetiva, a IA fornece dados quantitativos e padronizados, facilitando decisões de manejo.

Na pesquisa da Embrapa, 12 câmeras foram instaladas em 12 viveiros escavados, gravando das 6h às 18h. Cada vez que o pirarucu sobe para respirar — já que é um peixe de respiração aérea — a IA detecta e marca o ponto exato no vídeo. “A máquina registra quantas vezes o pirarucu sobe e gera uma planilha com dia, hora e coordenadas do viveiro”, explica o pesquisador Lucas Torati. Mas esse processo exige um extenso treinamento de machine learning.

Primeiro, são anotados manualmente os quatro cantos do viveiro e as aparições do peixe em centenas de imagens. Com isso, redes neurais profundas aprendem a diferenciar o ambiente das partes do corpo do pirarucu. O treinamento precisa considerar variações de luz, clima e horários para garantir que o sistema funcione em qualquer condição. O processo utiliza o software open source DeepLabCut (DLC), amplamente usado para rastreamento de animais.

A mesma tecnologia aplicada em estudos neurocientíficos com roedores na UFMG agora é adaptada para a piscicultura, com foco em comportamentos ligados ao bem-estar, crescimento e reprodução. Um exemplo é a detecção precoce do período reprodutivo. Os pesquisadores buscam identificar o momento exato em que o casal forma o ninho — etapa crucial para aumentar a sobrevivência dos alevinos. Hoje, muitos produtores perdem milhares de filhotes por não conseguirem realizar a coleta a tempo.

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Os resultados podem abrir novas possibilidades para a aquicultura: monitorar temperatura, oxigênio e amônia, avaliar estresse após manejo, identificar sinais de doenças e até estimar automaticamente a biomassa dos peixes por meio de fotos. “No futuro, podemos calcular o crescimento dos animais sem precisar manuseá-los, reduzindo o estresse — especialmente de um peixe que pode ultrapassar 100 quilos”, projeta Torati.

O projeto conta com financiamento do consórcio internacional Aquavitae, da Fundação de Amparo à Pesquisa do Tocantins (FAPT) e de emenda parlamentar do senador Eduardo Gomes.