Um grupo de pesquisadores desenvolveu um sistema baseado em inteligência artificial (IA) que automaticamente identifica o momento em que peixes experimentam perda de equilíbrio (LOE) devido ao estresse térmico. O sistema combina a tecnologia DeepLabCut, que captura a postura dos animais a partir de vídeos, com a ResNet34, uma tecnologia de classificação de imagens baseada em IA.

A pesquisa foi liderada por Tomoya Nakayama, Specially Appointed Lecturer, e Yoshiya Matsuo, então um estudante de mestrado, do Instituto de Moleculas Biomoleculares Transformadoras (WPI-ITbM) da Universidade de Nagoya, em colaboração com Tatsuto Hasegawa, Associate Professor, e Takuya Kato, também então um estudante de mestrado, da Universidade de Fukui. Os resultados foram publicados na revista Scientific Reports em 10 de setembro de 2026.

Detecção automática de perda de equilíbrio

O sistema fotografa peixes individualmente em compartimentos separados e automaticamente identifica cada peixe. Em seguida, utiliza-se o DeepLabCut para rastrear movimentos em sete locais do corpo do peixe: o nariz, as finas, o centro do corpo, as partes frontal e traseira do corpo e a cauda. Combinando essas informações com as do vídeo, um modelo de IA determina o estado do peixe e automaticamente detecta quando ele atinge o LOE.

Tolerância térmica diferenciada entre espécies

Os pesquisadores descobriram que a tolerância térmica varia entre diferentes linhagens de medaka e espécies relacionadas. Espécies que habitam latitudes mais altas tendem a ser mais resistentes ao frio, com o medaka japonês (Oryzias latipes) sendo a mais resistente. No entanto, a medaka relativa taiwanesa (Oryzias cabaranensis), recentemente descrita como nova espécie em 2025, exibe uma resistência ao frio maior do que seria esperado para sua latITUDE de habitação, sugerindo que fatores além da latITUDE podem estar envolvidos na adaptação ao clima.