Os sons emitidos por golfinhos podem se tornar uma ferramenta de monitoramento e proteção da biodiversidade marinha. Um estudo do IO (Instituto Oceanográfico) da USP (Universidade de São Paulo) desenvolveu um algoritmo de IA (inteligência artificial) capaz de identificar 6 espécies de golfinhos do Atlântico Sul Ocidental a partir de “assobios” que os animais produzem.
Publicada na revista Ocean and Coastal Research, a pesquisa representa um avanço no monitoramento da biodiversidade marinha e pode ampliar a capacidade de acompanhar populações de mamíferos aquáticos em áreas de difícil acesso.
Para desenvolver o modelo, os pesquisadores analisaram cerca de 1.800 sons de golfinhos-comuns (Delphinus delphis), orcas (Orcinus orca), golfinhos-pintados do Atlântico (Stenella frontalis) e golfinho-nariz-de-garrafa (Tursiops truncatus), coletados ao longo da costa de São Paulo; de golfinhos-rotadores (Stenella longirostris), do Arquipélago de Fernando de Noronha; e botos-cinza (Sotalia guianensis), do Estuário de Cananéia, no litoral sul de São Paulo.
O algoritmo alcançou 55% de precisão na identificação das espécies, resultado considerado promissor por representar um primeiro passo para a automatização do reconhecimento acústico desses animais. A maior precisão foi observada para os golfinhos-comuns (73,6%), seguida por botos-cinzas (65%) e golfinhos-pintados-do Atlântico (55%).
De acordo com o biólogo Diogo D.
