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A partir de sons emitidos por golfinhos, um novo estudo amplia as possibilidades de no monitoramento da biodiversidade marinha. Com a análise dos assobios de seis espécies do Atlântico Sul Ocidental, pesquisadores desenvolveram um algoritmo baseado em inteligência artificial capaz de reconhecer padrões acústicos e diferenciar os animais por meio de seus sinais sonoros. A descoberta está publicada na revista Ocean and Coastal Research.

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Quase 1,8 mil assobios foram avaliados, de espécies como golfinho-comum-de-bico-curto (Delphinus delphis), orca (Orcinus orca), golfinho-pintado-do-Atlântico (Stenella frontalis), golfinho-nariz-de-garrafa (Tursiops truncatus), golfinho-rotador (Stenella longirostris) e boto-cinza (Sotalia guianensis). O modelo alcançou 55% de precisão, um resultado considerado promissor por representar um avanço inicial para a criação de sistemas automatizados de identificação acústica.

“Conhecer as características dos sons emitidos por cada espécie permite comparar populações que vivem em diferentes regiões e que, ao longo das gerações, desenvolveram variações influenciadas pelo ambiente, pela disponibilidade de alimento, pela presença de predadores e pela ação humana. Essa ferramenta pode contribuir para o monitoramento de populações de golfinhos em unidades de conservação distribuídas ao longo do Oceano Atlântico Sudoeste”, explica o biólogo Diogo Destro Barcellos, pesquisador do Laboratório de Biologia da Conservação de Mamíferos Aquáticos (LABCMA) do Instituto Oceanográfico da Universidade de São Paulo (IO-USP) e primeiro autor do artigo.

Para desenvolver o algoritmo, os cientistas identificaram visualmente as espécies durante cruzeiros oceanográficos no litoral brasileiro e registraram seus sons com hidrofones, equipamentos semelhantes a microfones adaptados para o ambiente aquático. Em seguida, analisaram características dos assobios, como duração e frequência, e converteram essas informações em dados numéricos.

Esses parâmetros foram processados por um modelo de inteligência artificial conhecido como Random Forest, capaz de identificar padrões e diferenciar as espécies. “Com a identificação visual dos animais, é possível criar uma biblioteca de sinais sonoros de referência e desenvolver um classificador capaz de automatizar a identificação por meio das emissões acústicas”, conta Barcellos.

O monitoramento acústico passivo, técnica que registra os sons do ambiente sem interferir no comportamento dos animais, pode ampliar o acompanhamento de espécies em áreas de difícil acesso ou sob condições ambientais adversas. A ferramenta desenvolvida permitirá identificar a presença dos golfinhos, compreender como utilizam determinadas áreas e acompanhar sua ocorrência ao longo do ano, gerando informações que podem subsidiar estratégias de proteção da biodiversidade marinha.

A pesquisa ainda alerta para os impactos do aumento do ruído nos oceanos. Atividades como o tráfego de embarcações, o turismo marítimo, dragagens e obras podem comprometer a comunicação dos golfinhos e de outros mamíferos marinhos. “O ruído gerado pelas atividades humanas pode degradar a qualidade do ambiente, alterar o comportamento dos animais e até mascarar seus sinais acústicos, dificultando a comunicação”, explica o biólogo.

A próxima etapa será aplicar o algoritmo em áreas da costa norte de São Paulo, como o Canal de São Sebastião e a Ilha Anchieta, onde já foram realizados monitoramentos acústicos passivos. Outro passo é ampliar a biblioteca de sons utilizada no treinamento do algoritmo para tornar a identificação das espécies mais precisa.