
Peixe mandarim (Synchiropus esplêndido) é um membro pequeno e colorido da família dos dragonetes.
O aprendizado de máquina permite o maior estudo até hoje sobre preferências estéticas e ecologia de peixes.
O que torna um peixe bonito para os humanos? É colorido, simétrico e distinto? Talvez você não conheça os recursos, mas apenas “sabe quando vê”. Isso funciona neste estudo, onde as pessoas classificaram a atratividade dos peixes em imagens e uma rede neural de aprendizado de máquina (um tipo de inteligência artificial) foi capaz de aprender quais tipos de peixes as pessoas achavam mais esteticamente agradáveis.
Acontece que as pessoas gostam de peixes brilhantes e coloridos, com corpos mais redondos. Mas qual é a relação entre a percepção de beleza das pessoas e as necessidades de conservação dos animais?
De acordo com um estudo de aprendizado de máquina realizado por Nicolas Mouquet na Universidade de Montpellier, França, e colegas, que será publicado hoje (7 de junho)º2022) na revista de acesso aberto PLOS Biologia, os peixes de recife que as pessoas acham mais bonitos tendem a ser os de menor prioridade para apoio à conservação.
Os pesquisadores pediram a 13.000 membros do público para avaliar a atratividade estética de 481 fotografias de peixes de recife com raios em uma pesquisa online e usaram esses dados para treinar uma rede neural convolucional. Eles então usaram a rede neural treinada para gerar previsões para 4.400 fotografias adicionais com 2.417 das espécies de peixes de recife mais encontradas.

O mandarim (Synchiropus splendidus) está entre as espécies de peixes recifais com os maiores valores estéticos. Crédito: Rick D. Stuart Smith (CC-BY 4.0)
Combinando as classificações do público com as previsões da rede neural, eles descobriram que espécies de peixes brilhantes e coloridas com corpos mais redondos tendiam a ser classificadas como as mais bonitas. No entanto, as espécies que foram classificadas como mais atraentes tenderam a ser menos distintas em termos de suas características ecológicas e história evolutiva. Além disso, as espécies listadas na Lista Vermelha da IUCN como “Ameaçadas” ou cujo estado de conservação ainda não foi avaliado tiveram, em média, menor valor estético do que as espécies categorizadas como “Menos preocupantes”. Espécies pouco atraentes também foram de maior interesse comercial, enquanto o valor estético não foi correlacionado com a importância de uma espécie para a pesca de subsistência.
Nossas preferências inatas por forma e cor são provavelmente uma consequência da maneira como o cérebro humano processa cores e padrões, dizem os autores, mas incompatibilidades entre valor estético, função ecológica e vulnerabilidade à extinção podem significar que as espécies que mais precisam de apoio público são o menos provável de recebê-lo. A distinção ecológica e evolutiva de peixes pouco atraentes os torna importantes para o funcionamento de todo o recife, e sua perda pode ter um impacto desproporcional nesses ecossistemas de alta biodiversidade.

Mandarinfish são escolhas populares para aquários de água salgada.
Mouquet acrescenta: “Nosso estudo fornece, pela primeira vez, o valor estético de 2.417 espécies de peixes de recife. Descobrimos que os peixes menos bonitos são as espécies mais distintas ecologicamente e evolutivamente e aquelas reconhecidas como ameaçadas. Nosso estudo destaca prováveis desencontros importantes entre o potencial apoio público para a conservação e as espécies que mais precisam desse apoio.”
Referência: “O valor estético dos peixes de recife é globalmente incompatível com as suas prioridades de conservação” por Langlois J, Guilhaumon F, Baletaud F, Casajus N, De Almeida Braga C, Fleuré V, et al., 7 de junho de 2022, Biologia PLoS.
DOI: 10.1371/journal.pbio.3001640
Financiamento: Esta pesquisa foi parcialmente financiada pelo Belmont Forum 2017–2018 e pelo projeto BiodivERsA REEF-FUTURES no âmbito do programa BiodivScen ERA-Net COFUND com a Agência Nacional de Pesquisa Francesa (DM e NM). Este projeto recebeu financiamento adicional do LabEx CeMEB e do programa PEPS CNRS (NM). O gerenciamento de dados RLS é suportado pelo Sistema Integrado de Observação Marinha da Austrália, habilitado pela National Collaborative Research Infrastructure Strategy (RSS). Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta e análise de dados, decisão de publicação ou preparação do manuscrito.
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