Com quase 400.000 espécies de plantas no planeta, é difícil sentir confiança ao aprender a identificar plantas. Mesmo que consiga aprender a identificar as flores silvestres da sua região, há flores de jardim e plantas invasoras para se preocupar. Tudo isto é realmente esmagador. Pode parecer um pouco como ouvir rádio, ouvir uma das 97 milhões de músicas existentes e não saber qual delas adora.
Não se preocupe. Existe uma aplicação para estes dois problemas.
Uma delas é a popular aplicação de identificação de músicas Shazam, que ouve as músicas e depois as identifica (normalmente em segundos). A aplicação de identificação de plantas, muito mais recente, é conhecida como PlantSnap, e é frequentemente apelidada de “Shazam das plantas”.
O Que Faz do PlantSnap o “Shazam das Plantas”?
Ok, percebemos: dizer que uma aplicação é “como o Uber, mas para X” ou “como o AirBnb, mas para Y” já está um pouco desgastado. Mas há muitas coisas que fazem do PlantSnap o Shazam para plantas. Graças a uma análise muito profunda de como o Shazam funciona, podemos ver as semelhanças entre Shazam e PlantSnap.
1. Tanto o PlantSnap como o Shazam usam “Impressões Digitais” para Identificação.
Para que um algoritmo identifique algo, precisa de ter uma espécie de “impressão digital”. No caso do Shazam, os programadores da app pré-carregaram um resumo digital da música. Sem entrar em aspetos técnicos, a impressão digital de uma música é criada usando as frequências da música. De forma semelhante, o PlantSnap usa características específicas das plantas, como a forma das folhas ou os padrões das veias, para identificar as plantas.
2. Ambas as Aplicações Funcionam Rapidamente.
Quem quer esperar horas para identificar uma música num bar ou uma planta durante uma caminhada? Ninguém! Uma das coisas fantásticas tanto do PlantSnap como do Shazam é que funcionam muito depressa. Os algoritmos são capazes de comparar rapidamente a foto ou gravação sonora com as impressões digitais pré-registadas para fornecer uma identificação em apenas segundos.
3. PlantSnap e Shazam Não Precisam Que Faça Muito
Quem quer perder tempo a folhear fotos de padrões de folhas ou a ouvir trechos de músicas para as identificar? Os utilizadores destas aplicações não querem. Tanto o Shazam como o Plantsnap trabalham muito para tornar a sua parte o mais fácil possível. Na maioria das vezes, é tão simples como apontar o telemóvel na direção certa e esperar alguns segundos.
4. A Inteligência Artificial Impulsiona Tanto o PlantSnap Como o Shazam
Parece que hoje em dia quase tudo se baseia em IA, e o Shazam para plantas (e o Shazam original) não é exceção. Sem inteligência artificial, estas apps tornariam-se incrivelmente difíceis de usar. Seria quase impossível para o PlantSnap ou o Shazam funcionar sem inteligência artificial.
Existem várias grandes razões para chamar ao PlantSnap “o Shazam para plantas”. No entanto, não é uma comparação perfeita. Existem algumas formas chave em que o PlantSnap não é exatamente o Shazam para plantas.
Como o Shazam e o PlantSnap Diferem
Obviamente, existem algumas diferenças entre o Shazam e o PlantSnap. Por um lado, o Shazam é feito para conseguir identificar músicas mesmo com qualidade de som baixa ou em qualquer ponto da música. O PlantSnap precisa de fotos bem enquadradas e bem iluminadas de partes específicas da planta.
Isto deve-se em grande parte ao facto de o entendimento do mundo sobre a identificação de plantas não ser tão claro como a identificação de músicas. Muitas plantas nos trópicos ainda são totalmente desconhecidas pela ciência e nem sequer têm nomes. Algumas plantas parecem incrivelmente semelhantes (muitas vezes devido a mimetismo). A reprodução seletiva de plantas de jardim dá a algumas plantas formas ou cores exageradamente extremas. O cruzamento entre diferentes espécies de plantas complica ainda mais as coisas. Não é incomum que as plantas confudam os botânicos! Mas não se preocupe – o PlantSnap está constantemente a melhorar.
Além disso, o algoritmo do PlantSnap está em constante aprendizagem graças à sua base de inteligência artificial. O Shazam, pelo que conseguimos apurar, não parece atualizar-se e aprender automaticamente. Isto pode dever-se ao facto de existirem mais de 2.500 músicas novas lançadas por dia. Não há nem perto desse número de novas espécies de plantas descobertas no mesmo período! Por vezes, isto torna a atualização das bases de dados de plantas mais fácil do que atualizar bases de dados de músicas.
Isto significa que o algoritmo do PlantSnap pode ensinar-se a si mesmo usando as plantas já conhecidas. O Shazam exige que alguém com os direitos da música a submeta, enquanto qualquer utilizador do PlantSnap pode submeter uma planta para análise posterior.
O Shazam usa um sistema por níveis para acelerar a identificação. A app verifica automaticamente as músicas mais populares primeiro e depois expande lentamente a sua pesquisa. Isto mantém a aplicação a funcionar rapidamente já que por vezes 1 em cada 20 consultas ao Shazam é para a mesma música popular! O PlantSnap não usa o mesmo tipo de sistema por níveis — embora seja uma possibilidade para o futuro.
Enquanto existem um número limitado de remixes para qualquer música e semelhantes limitados devido a leis de direitos de autor, as plantas do mundo frequentemente diferem de forma dramática dentro de uma espécie e simultaneamente mimetizam-se umas às outras. Tudo isto torna as coisas bastante confusas, e é incrível como ambas as apps funcionam bem.
Em Conclusão: PlantSnap é o Shazam para Plantas, na Maioria das Vezes
No fim, o PlantSnap e o Shazam são tão semelhantes quanto duas aplicações podem ser, dado o material tão diferente com que trabalham. O Shazam trabalha com som criado (principalmente) por humanos, enquanto o PlantSnap trabalha com plantas que por vezes são difíceis até para os botânicos mais especializados identificarem.
Atreva-se a experimentar o “Shazam para plantas” – já pode descarregar e usar PlantSnap gratuitamente. Ao usar a aplicação, está a ajudar a “treinar” o algoritmo e a tornar o PlantSnap ainda melhor para o próximo utilizador.