Pesquisadores da Universidade de Tromsø, na Noruega, desenvolveram uma inovadora técnica de aprendizado de máquina capaz de transformar o estudo de microfósseis, conhecidos como palinomorfos. Esses fósseis microscópicos, que variam de 5 a 500 micrômetros, são essenciais para geólogos e paleontólogos na análise da história da Terra, mas a tarefa de classificá-los manualmente é extremamente tediosa e demorada.
A nova abordagem utiliza um modelo de detecção de objetos chamado YOLO, que identifica e extrai palinomorfos de imagens microscópicas, criando caixas ao redor de cada microfóssil. Isso economiza horas de trabalho dos cientistas, que antes precisavam classificar manualmente os fósseis sob microscópios. Em seguida, a técnica de aprendizagem auto-supervisionada (SSL) é aplicada para treinar a inteligência artificial a identificar características específicas dos fósseis.
Os testes realizados com dados do Norwegian Offshore Directorate demonstraram a eficácia do sistema na classificação de centenas de fósseis. De acordo com Iver Martinsen, um dos autores do estudo, o uso dessa tecnologia permitirá que geólogos aproveitem melhor as informações obtidas das amostras, facilitando a reconstrução de ambientes antigos e o entendimento das mudanças terrestres ao longo do tempo.
Esses avanços foram publicados na revista Artificial Intelligence in Geosciences, destacando o potencial da inteligência artificial em revolucionar o campo da paleontologia e geologia, proporcionando uma análise mais rápida e precisa dos valiosos microfósseis.
