Pesquisadores do Instituto Oceanográfico da Universidade de São Paulo criaram um algoritmo de inteligência artificial capaz de identificar seis espécies de golfinhos do Atlântico Sul Ocidental a partir de seus sons. O estudo, publicado em revista científica, avança o monitoramento da biodiversidade marinha em áreas de difícil acesso.
O modelo foi treinado com cerca de 1.800 sons de golfinhos-comuns, orcas, golfinhos-pintados do Atlântico, golfinho-nariz-de-garrafa, golfinhos-rotadores e botos-cinzas, coletados em diferentes pontos do litoral paulista. A ferramenta alcançou 55% de precisão geral na identificação, sendo mais eficiente com os golfinhos-comuns, que atingiram 73,6% de acerto.
Diogo D. Barcellos, primeiro autor do artigo, afirmou que a precisão do sistema pode melhorar com mais dados de assobios por espécie. Ele explicou que as vocalizações podem apresentar variações regionais, semelhantes a sotaques, refletindo adaptações ambientais. Por isso, o treinamento do algoritmo deve ocorrer com registros específicos de cada local.
Marcos Santos, coordenador do Laboratório de Biologia da Conservação de Mamíferos Aquáticos do IO, relatou que o projeto, financiado pela Fapesp, visa substituir o monitoramento visual por acústico. Ele disse que a bioacústica permite identificar e quantificar indivíduos sem a necessidade de embarcações, um passo inicial que requer aplicação contínua por, no mínimo, mais cinco anos.
A tecnologia permite que os sensores operem continuamente, dia e noite, sem interferir nos animais. O sistema pode ajudar gestores de Unidades de Conservação a entenderem o uso do ambiente pelos cetáceos, fornecendo dados para subsidiar políticas públicas de conservação.
