Nas últimas duas semanas do nosso Edição especial sobre botânica digitalVimos a dimensão do trabalho que está sendo realizado por herbários em todo o mundo para digitalizar suas coleções e disponibilizá-las online. Milhões de espécimes — incluindo cerca de 7.3 milhões no Herbário de Greenwich — foram digitalizados. Jardins botânicos reais, Kew, e 4.6 milhões no New York Botanical Garden — estão se tornando disponíveis para pesquisadores, estudantes e entusiastas de plantas muito além dos muros de suas instituições. Mas o acesso é apenas o primeiro passo. 

Uma vez que essas coleções estejam online, os usuários ainda precisam de maneiras de pesquisar, interpretar e identificar espécimes em larga escala. Pesquisadores estão desenvolvendo ferramentas para ajudar — para que explorar milhões de espécimes se torne mais do que simplesmente clicar neles um por um. Aqui estão três ferramentas e fluxos de trabalho úteis que merecem um lugar no conjunto de ferramentas de todo botânico digital.

Wikidata: conectando fragmentos dispersos de conhecimento botânico.

WikidataO Wikidata, projeto irmão da Wikipédia, é uma base de conhecimento aberta e multilíngue que ajuda a conectar informações botânicas que muitas vezes permanecem isoladas. Que tipo de informação? Praticamente tudo: uma espécie de planta, um coletor, uma publicação, uma expedição de campo, um local de coleta ou até mesmo uma sequência de DNA. Cada um desses elementos pode ter seu próprio item no Wikidata, com um identificador único que pode ser vinculado a outros, criando uma rede interconectada de conhecimento botânico.

Para os botânicos, o verdadeiro valor do Wikidata reside no que esses links tornam possível. Um exemplo útil é a história de Oxalis psoraleoides subsp. insípido, o qual Sabine von Mering e seus colegas apresentam em seu artigo recenteAtravés do Wikidata, um usuário pode acompanhar esta planta ao longo de mais de dois séculos de estudos botânicos: desde Saint-Hilairecoleções de no Brasil, para Darwin'S Oxalis espécime de Fernando de Noronhaà Alicia LourteigA Wikidata pode então estender o rastro a coleções mais antigas, publicações com nomes, estudos moleculares, sequências de DNA, visitantes florais e usos tradicionais. Em outras palavras, a Wikidata pode transformar fatos ou links isolados que os pesquisadores teriam que reunir manualmente em uma história conectada de uma planta, seus nomes, seus coletores e seus usos. Os usuários podem explorar essas conexões pesquisando diretamente na Wikidata, aprimorando entradas existentes, adicionando informações faltantes ou fazendo perguntas mais abrangentes sobre os dados por meio da Serviço de consulta do Wikidata.

O Wikidata não substitui bases de dados especializadas, catálogos de herbários ou conhecimento taxonômico. Seu valor reside em facilitar a comunicação entre esses elementos, tornando mais fácil encontrar, verificar, reutilizar e expandir informações botânicas. Para quem trabalha com dados digitais de plantas, é uma forma de construir pontes entre informações dispersas e deixá-las disponíveis para outros.

Herbário: Organizando a bagunça oculta das imagens de herbário

As coleções digitalizadas não contêm apenas folhas de herbário organizadas. Elas também podem incluir ilustrações, lâminas de microscópio, páginas de texto, espécimes ocultos, arquivos corrompidos e muitos outros tipos de imagem. Antes que os pesquisadores possam usar essas imagens, eles precisam saber o que realmente está contido no acervo. É aqui que entra a digitalização. Herbáriograma .

Herbáriograma, Desenvolvida por Fabio Andrés Ávila e colegas, a ferramenta de aprendizado profundo foi projetada para reconhecer tipos comuns de imagens em bancos de dados de coleções botânicas. Para criá-la, os pesquisadores desenvolveram um conjunto de dados aberto com 17 categorias de imagens, cada uma representada por 12,288 imagens coletadas de 43 instituições. Em seguida, treinaram um modelo de reconhecimento de imagens para distinguir entre diferentes tipos de imagens de coleções botânicas, incluindo espécimes de herbário comuns, ilustrações, imagens de microscópio, texto, plantas vivas, arquivos danificados e outras imagens problemáticas. Em termos práticos, Herbáriograma É possível classificar grandes lotes de imagens de acervos antes que pesquisadores ou curadores iniciem trabalhos mais detalhados.

Isso torna a ferramenta útil como um passo inicial no trabalho com herbários digitais. Um pesquisador de características foliares pode precisar apenas de folhas de espécimes padrão; um pesquisador de IA pode querer remover ilustrações ou arquivos corrompidos; um curador pode querer sinalizar imagens de baixa qualidade. Em vez de abrir milhares de arquivos manualmente, Herbáriograma Pode realizar a primeira rodada de triagem. Não substitui o julgamento humano, mas pode encurtar bastante o caminho de "milhões de imagens online" para "as imagens certas para esta pergunta".

Conjuntos de dados verificados por especialistas: ensinando IA com imagens de herbário aprimoradas.

A identificação automatizada de plantas parece ser algo que se tornaria mais fácil quando milhões de espécimes de herbário estivessem online. Mas há um porém: os modelos de inteligência artificial são tão bons quanto as imagens e os rótulos usados ​​para treiná-los. Se o conjunto de dados for desbalanceado, cheio de registros duplicados ou contiver identificações desatualizadas ou duvidosas, o modelo estará propenso a aprender padrões incorretos. O pipeline desenvolvido por Jed Arno e colegas aborda esta etapa menos glamorosa, mas essencial: como construir conjuntos de dados de imagens confiáveis ​​a partir de coleções de herbário digitalizadas antes de pedir à IA para identificar plantas.

O pipeline coleta imagens digitalizadas de espécimes por meio do GBIF, pré-processa-as, equilibra a representação de diferentes táxons e adiciona rótulos taxonômicos que podem então ser verificados por especialistas. A equipe o testou em duas famílias de plantas: Cyperaceae, um grupo de monocotiledôneas complexo, e Rhamnaceae, uma família de eudicotiledôneas. Eles usaram os conjuntos de dados para treinar modelos de aprendizado profundo em nível de gênero em ambas as famílias e em nível de espécie em Bulbostylis e ZizifoNos testes, o primeiro gênero sugerido pelo modelo estava correto em pelo menos 72% dos casos. O gênero correto apareceu entre as três principais sugestões em pelo menos 88% dos casos e entre as cinco principais com pelo menos 92% de precisão. No nível de espécie, a primeira sugestão estava correta em 65% dos casos. Bulbostylis e 72% para Zizifo, subindo para 89% e 90% quando cinco sugestões foram permitidas.

O valor deste fluxo de trabalho reside em auxiliar taxonomistas a trabalharem em escalas maiores. Um curador ou pesquisador poderia utilizá-lo para construir um conjunto de dados de imagens mais limpo, treinar um modelo de identificação e gerar sugestões de nomes para diversos espécimes. Essas sugestões ainda precisariam de avaliação especializada, especialmente em grupos complexos, mas poderiam ajudar a priorizar o trabalho, sinalizar possíveis erros e acelerar identificações de rotina.

Em conjunto, essas ferramentas demonstram que a botânica digital não se resume a disponibilizar espécimes online, mas sim a facilitar a sua localização, classificação, conexão e utilização. Nenhuma dessas ferramentas elimina a necessidade de conhecimento especializado em botânica. Pelo contrário, elas ampliam esse conhecimento, abrangendo um número muito maior de espécimes, coleções e questões do que qualquer pessoa conseguiria lidar sozinha.

SABER MAIS:

Ávila FA, Park JY, Feder L, Pequeno DP. 2025. Herbáriograma: uma ferramenta de aprendizado profundo para classificar imagens de amostras. New Phytologist. https://doi.org/10.1111/nph.70447

Arno J, Morel J, Rasaminirina F, <em>et al.</em> 2025. Um sistema para compilar conjuntos de dados verificados por especialistas de espécimes de herbário digitalizados para identificação automatizada de plantas, visando acelerar a taxonomia. Plantas, Pessoas, Planeta. https://doi.org/10.1002/ppp3.70149

von Mering S, Leachman S, Santos J, Meudt HM. 2025. Wikidata para botânicos: benefícios da colaboração e do compartilhamento de Dados Abertos Interligados. Annals of Botany 136: 491-511. https://doi.org/10.1093/aob/mcaf062