Pesquisadores do Instituto Oceanográfico da USP desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial capaz de identificar 6 espécies de golfinhos do Atlântico Sul Ocidental apenas pelos assobios que esses animais produzem. O estudo foi publicado na revista Ocean and Coastal Research e é apontado como um avanço importante no monitoramento da biodiversidade marinha.

Para criar o sistema, a equipe analisou cerca de 1.800 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). Os registros foram coletados ao longo da costa de São Paulo, no Arquipélago de Fernando de Noronha e no Estuário de Cananéia, no litoral sul paulista.

O algoritmo, batizado de Random Forest, funciona como um conjunto de "árvores de decisão" que analisam características dos sons, como duração, frequência e modulação, e combinam os resultados para chegar à identificação mais provável da espécie. A precisão geral ficou em 55%, com os melhores resultados para golfinhos-comuns (73,6%), botos-cinzas (65%) e golfinhos-pintados do Atlântico (55%).

O biólogo Diogo Barcellos, primeiro autor do artigo, explica que a precisão cresce conforme mais amostras são usadas no treinamento. O professor Marcos Santos, coordenador do laboratório, afirma que a meta é monitorar os animais sem precisar de embarcações, usando apenas sensores acústicos. Santos ressalta, porém, que é preciso continuar o trabalho por pelo menos mais 5 anos para consolidar o método. A próxima etapa será testar o algoritmo no Canal de São Sebastião e no entorno da Ilha Anchieta, no Litoral Norte de São Paulo.