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Tecnologia

IA identifica espécies de golfinhos pelos assobios; saiba mais

Olhar Digital ·
IA identifica espécies de golfinhos pelos assobios; saiba mais

Os sons produzidos por golfinhos podem se transformar em uma importante ferramenta para monitorar e proteger a biodiversidade marinha.

Pesquisadores do Instituto Oceanográfico (IO) da Universidade de São Paulo (USP) desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial (IA) capaz de identificar seis espécies de golfinhos do Atlântico Sudoeste a partir dos “assobios” emitidos pelos animais .

O estudo foi publicado na revista Ocean and Coastal Research e representa avanço no monitoramento da biodiversidade marinha.

A tecnologia também pode ampliar a capacidade de acompanhar populações de mamíferos aquáticos em regiões de difícil acesso.

Para desenvolver o modelo, os pesquisadores analisaram cerca de 1,8 mil sons de animais registrados no litoral de São Paulo, no Arquipélago de Fernando de Noronha e no estuário de Cananéia, no litoral sul paulista.

Foram analisados sons de golfinhos-comuns ( Delphinus delphis ), orcas ( Orcinus orca ), golfinhos-pintados-do-Atlântico ( Stenella frontalis ), golfinhos-nariz-de-garrafa ( Tursiops truncatus ), golfinhos-rotadores ( Stenella longirostris ) e botos-cinza ( Sotalia guianensis ).

O algoritmo alcançou 55% de precisão na identificação das espécies .

Segundo os pesquisadores, o resultado é promissor por representar uma primeira etapa rumo à automatização do reconhecimento acústico desses animais.

A maior taxa de acerto foi registrada para os golfinhos-comuns, com 73,6% , seguidos pelos botos-cinza, com 65% , e pelos golfinhos-pintados-do-Atlântico, com 55% .

Segundo o biólogo Diogo D.

Barcellos, primeiro autor do estudo Whistle Characteristics and Species Classification Algorithm for Delphinids in the Southwestern Atlantic Ocean , a precisão pode aumentar com a ampliação da quantidade de amostras e gravações utilizadas no treinamento.

“ Quanto mais amostras disponíveis para cada espécie, maior tende a ser a capacidade do sistema de distinguir entre diferentes padrões acústicos ”, explicou ao Jornal da USP .

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