IA aprende a identificar espécies de golfinhos pelo som
Estudo brasileiro analisou 1.797 assobios de seis espécies e alcançou 55% de precisão, abrindo caminho para um monitoramento marinho menos invasivo
Um sistema de inteligência artificial conseguiu diferenciar seis espécies de golfinhos a partir dos sons emitidos pelos animais. O modelo analisou 1.797 assobios e acertou 55% das classificações.
O índice ainda está longe de uma identificação perfeita. Ainda assim, mostra que as vocalizações carregam padrões suficientes para que um sistema automatizado comece a estimar quais espécies estão presentes em determinada região do oceano.
Os resultados foram publicados no estudo “Whistle characteristics and species classification algorithm for delphinids in the Southwestern Atlantic Ocean”, na revista científica Ocean and Coastal Research.
UMA BIBLIOTECA DE SONS DO ATLÂNTICO SUL
O estudo reuniu registros de seis espécies: golfinho-comum-de-bico-curto, orca, golfinho-pintado-do-Atlântico, golfinho-nariz-de-garrafa, golfinho-rotador e boto-cinza.
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As gravações foram realizadas na costa de São Paulo, no arquipélago de Fernando de Noronha e no estuário de Cananéia, no litoral sul paulista.
Para construir a base de dados, os pesquisadores primeiro identificaram visualmente as espécies durante expedições oceanográficas. Em seguida, registraram os sons dos animais com hidrofones, equipamentos semelhantes a microfones adaptados ao ambiente aquático.
Características como duração e frequências mínima, máxima, inicial e final dos assobios foram transformadas em dados numéricos. Depois, essas informações foram usadas para treinar um modelo de aprendizado de máquina conhecido como Random Forest.
O sistema procura padrões nos registros e calcula a qual espécie cada som provavelmente pertence.
Diogo Destro Barcellos, biólogo, pesquisador do Laboratório de Biologia da Conservação de Mamíferos Aquáticos do Instituto Oceanográfico da Universidade de São Paulo e primeiro autor do artigo, explica:
“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.”
POR QUE 55% DE PRECISÃO JÁ IMPORTA
O desempenho ainda é limitado, mas indica que o método funciona. Além disso, a precisão variou de acordo com a espécie.
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O modelo acertou 73,6% das classificações do golfinho-comum-de-bico-curto, 65% das identificações do boto-cinza e 55% das classificações do golfinho-pintado-do-Atlântico.
Agora, o desafio é ampliar a biblioteca usada no treinamento. Com uma base maior, o algoritmo poderá reconhecer melhor as variações existentes entre espécies, regiões e populações.
“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”, afirma Barcellos.
ESCUTAR SEM INTERFERIR
A ferramenta pode tornar mais eficiente o monitoramento acústico passivo, técnica que registra os sons do ambiente sem interferir no comportamento dos animais.
Atualmente, localizar golfinhos depende de embarcações, equipes especializadas e boas condições de visibilidade. Por outro lado, equipamentos instalados no oceano podem funcionar durante períodos mais longos e até mesmo em situações nas quais a observação visual seria difícil.
Com um sistema automatizado de identificação, pesquisadores podem acompanhar quais espécies utilizam determinada área, em que períodos aparecem e como sua presença muda ao longo do ano.
Essas informações ajudam a monitorar populações em unidades de conservação e a definir estratégias de proteção da biodiversidade marinha.
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O BARULHO HUMANO TAMBÉM CHEGA AO OCEANO
Os mesmos registros usados para identificar os animais revelam outra pressão sobre a vida marinha: o aumento do ruído nos oceanos.
Tráfego de embarcações, turismo marítimo, dragagens e obras costeiras podem interferir na comunicação de golfinhos e 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 Barcellos.
Por fim, a próxima etapa será testar o algoritmo no Canal de São Sebastião e na Ilha Anchieta, no litoral norte de São Paulo, onde já existem registros de monitoramento acústico passivo.
Com informações da Agência Bori
