2026-10-17 –, Paralela 1
Bioacústica estuda o comportamento animal através dos sons. Nessa palestra apresentarei técnicas de aprendizado de máquina que auxilia ecologistas a monitorarem a biodiversidade de forma não invasiva.
Ecologistas utilizam sensores para monitorar ecossistemas e realizar estudo de comportamento. Eles utilizam sensores, que gravam sons ambientes, e utilizam espectrogramas para analizar esses dados.
Serão apresentado aqui como esses dados são analizados, bibliotecas existentes que ajudam, tipos de modelos usados para classificação dos sons (com foco em CNNs) e modelos fundacionais que são o estado da arte dessa área.
De linguagens de programação como um todo é necessário saber como carregar e transformar um dado, de preferência com Python visto que alguns códigos serão exibidos durante a apresentação.
Entendimento de instalação e uso de bibliotecas é necessário, pois várias serão utilizadas.
O entendimento de conceitos básicos do ciclo de aprendizado de máquina supervisionado como anotação, treinamento, teste, validação é necessário. Conhecimento de arquiteturas gerais como CNNs são úteis pois a explicação não será tão técnica, mas ajudam bastante no entendimento.
- Entender o trabalho do ecologista e como monitorar ecossistemas com sons
- Entender o processo de classificar sons de animais via aprendizado de máquina
- Saber como começar na área se tiver interesse
Programador e divagador profissional. Cientista da computação e mestrando que atua como AI/ML Platform Engineer nas horas cheias. Entusiasta de comunidades de tecnologias open source e basqueteiro.