Os sons emitidos por golfinhos podem se tornar uma ferramenta de monitoramento e proteção da biodiversidade marinha. Um estudo do Instituto Oceanográfico (IO) da USP desenvolveu um algoritmo de inteligência artificial (IA) capaz de identificar seis 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 1,8 mil 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. Barcellos, primeiro autor do artigo Whistle Characteristics and Species Classification Algorithm for Delphinids in the Southwestern Atlantic Ocean, a precisão do modelo pode ser ampliada com o aumento amostral e com a quantidade de registros de assobios utilizados no treinamento do algoritmo. “Quanto maior o número de amostras por espécie, maior tende a ser a capacidade do sistema em distinguir os diferentes padrões acústicos”, explica.

Barcellos explica que a ideia de utilizar IA para identificar espécies de golfinhos por meio de suas vocalizações surgiu em pesquisas sobre a ecologia, a distribuição e os movimentos de cetáceos (golfinhos, botos e baleias) no litoral brasileiro. Durante cruzeiros oceanográficos, os pesquisadores identificavam visualmente os animais enquanto hidrofones, equipamentos que funcionam como microfones subaquáticos, registravam assobios, cliques de ecolocalização e outras vocalizações dos animais. Os assobios foram convertidos em dados numéricos, como duração e frequência, dando origem à biblioteca acústica que reúne o repertório sonoro de diferentes espécies.

Segundo o pesquisador, populações de uma mesma espécie podem desenvolver padrões próprios de vocalização, semelhantes a “sotaques” regionais. “Essas diferenças refletem a adaptação a condições ambientais distintas, como disponibilidade de alimento, presença de predadores e impactos da atividade humana. Em algumas áreas, espécies que convivem podem até incorporar sons umas das outras, o que torna a identificação acústica mais complexa”, diz. Por isso, o algoritmo precisa ser treinado com registros obtidos em cada região, tornando a biblioteca acústica uma ferramenta fundamental para aumentar a precisão do monitoramento e ampliar o conhecimento sobre os cetáceos do Atlântico Sul Ocidental.

Com a base de dados, a equipe treinou um modelo de IA baseado no algoritmo Random Forest. O sistema funciona como um conjunto de “árvores de decisão”: cada uma analisa diferentes características das vocalizações — como duração, frequência, modulação e variação dos assobios — e faz uma classificação da espécie. Ao final, o algoritmo reúne as respostas de todas essas árvores e adota a classificação mais frequente, aumentando a confiabilidade da identificação. Dessa forma, o modelo aprende a reconhecer padrões acústicos característicos de cada espécie e consegue identificar automaticamente os cetáceos apenas pelos sons que produzem.

O professor Marcos Santos, coordenador do Laboratório de Biologia da Conservação de Mamíferos Aquáticos do IO e segundo autor do artigo, conta que, após ingressar como docente na USP, iniciou trabalhos colaborativos com pesquisadores norte-americanos, importou equipamentos especializados e obteve financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp) para desenvolver um estudo inédito sobre a acústica de baleias e golfinhos na costa paulista. 

O projeto também resultou na criação da biblioteca acústica de cetáceos do litoral de São Paulo, no qual Barcellos foi o primeiro pesquisador a desenvolver um trabalho acadêmico nessa área em seu laboratório, contribuindo decisivamente para o avanço de pesquisas sobre monitoramento acústico da biodiversidade marinha. Santos afirma que a bioacústica tem um papel fundamental no monitoramento dessas espécies marinhas. Não será mais necessário usar embarcações para monitorar a presença destes mamíferos na costa: apenas com a acústica será possível identificar espécies e quantificar indivíduos em uma determinada área. 

“Para isso, porém, será preciso avançar com a base da biblioteca acústica que já construímos, visando a consolidar esta forma de acompanhamento que já se faz presente em alguns países”, diz o professor. “Demos o primeiro passo. Se não seguirmos adiante, o esforço terá sido em vão. Precisamos seguir com a aplicação de mesmos métodos por, pelo menos, mais cinco anos”, aponta.

Segundo Diogo Barcellos, a ferramenta que criaram registra os sons do ambiente sem interferir no comportamento dos animais. Diferentemente das observações visuais, que dependem de boas condições de luminosidade e clima, os sensores acústicos com inteligênicia artificial podem operar continuamente, inclusive durante a noite ou em águas de baixa visibilidade.

O acompanhamento contínuo permite identificar áreas importantes para alimentação, reprodução e deslocamento dos cetáceos, além de avaliar como mudanças ambientais e atividades humanas influenciam essas populações. Como ocupam o topo da cadeia alimentar, golfinhos e baleias são considerados importantes indicadores da saúde dos ecossistemas marinhos. Para Barcellos, os resultados indicam o potencial da IA como ferramenta de monitoramento da fauna marinha, especialmente em regiões do Atlântico Sul Ocidental onde ainda há escassez de informações sobre a ocorrência e o comportamento dessas espécies.

Segundo Barcellos, o sistema poderá auxiliar o trabalho de gestores de Unidades de Conservação ao fornecer informações contínuas sobre a presença das espécies, as áreas mais utilizadas e a sazonalidade de sua ocorrência. “Com esse acompanhamento é possível entender melhor como os cetáceos utilizam o ambiente e gerar informações que subsidiem políticas públicas, medidas de conservação e normas para reduzir os impactos das atividades humanas sobre os ecossistemas marinhos”, explica.

O pesquisador ressalta que o monitoramento acústico também permite avaliar os efeitos da ação humana sobre esses animais. Alterações na frequência das vocalizações, na ocupação de determinadas áreas ou no comportamento das espécies podem indicar impactos provocados pelo tráfego de embarcações, pela pesca e por outras intervenções no ambiente marinho.

A próxima etapa da pesquisa será testar o algoritmo em áreas do Litoral Norte paulista, como o Canal de São Sebastião e o entorno da Ilha Anchieta, para aperfeiçoar o sistema e ampliar sua aplicação em programas de monitoramento e conservação da biodiversidade marinha.